智能配电自动化远方终端数据采集系统设计

配电自动化远方终端设备数据采集系统在配电网监控方面起到决定性作用。针对传统数据采集系统设计复杂度高、精度低等不足,采用在ARM控制器外扩16位高精度A/D采样芯片,配合测频电路设计出实时调节采样频率的新型数据采集系统架构。对数据进行软件滤波,并采用快速傅里叶变换提高实时性。采用信号发生器和高精度开关电源作为信号输入,分别进行了频率测试、电压精度测试和快速傅立叶变换实验。实验结果表明,简化后的终端数据采集系统具有较高精度和稳定性。     

基于嵌入式ARM和组合滤波的巡检机器人轮速控制

巡检机器人在未来将应用到工业和生活各个领域,轮速控制系统是实现机器人自主巡检的关键环节。针对工程研发过程中遇到的问题和传统控制系统滤波方式的优缺点,设计了三种滤波相融合的机器人轮速控制系统滤波方案,并在STM32F103嵌入式ARM控制器中采用增量式PID控制算法对其进行轮速控制。实验对复合滤波器使用前后进行实物数据采样和图表对比,验证了三种滤波器的组合方案可以使巡检机器人轮速控制精度较滤波前提高至0.9%,轮速偏差均值提升至0.6 r/min。     

基于改进 Faster R-CNN 的电厂雨排口 污染物泄漏检测

针对监控图像中电厂雨排口出现的废弃油污泄漏问题,提出一种基于改进Faster区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的电厂雨排口污染物泄漏检测算法。改进Faster R-CNN检测算法首先使用ResNet-50作为主干网络,在此基础上构建多尺度特征图金字塔结构(FPN),实现高层语义和低层语义之间的信息融合,提高了检测精度;其次采用CIoU损失和DIoU-NMS方法,提高Faster R-CNN中边框回归的准确度;最后引入Focal Loss损失函数,解决了区域建议网络(RPN)生成的锚点冗余导致R-CNN阶段出现正负样本不均衡问题。实验结果表明,此改进算法在真实样本中表现良好,平均准确率达到90.2%,与原Faster R-CNN算法相比较,准确率提高,误报率和漏报率明显下降,可有效应用于实际生产环境中。     

基于OTSU和区域生长的电厂管道缺陷检测与分割

针对电厂高温管道红外图像背景复杂、干扰较多的特点,结合电厂巡检机器人系统对图像处理算法的需求,提出了基于改进二维最大类间方差法(OTSU)和区域生长法的电厂高温管道缺陷定位与分割方法.将红外图像灰度化后,通过改进二维OTSU进行预分割,提取出管道区域;基于管道区域灰度直方图,结合邻域灰度均值,实现多种子点的自动检测与定...     

并网机组一次调频和AGC性能考核在线监测与评估系统

随着国内辅助服务市场的转型,国家及地区对并网发电机组的性能考核标准愈发严格,但是,调度机构一般采用远程控制系统对发电厂调频调峰性能进行监测与考核,发电企业又缺乏能及时发现并网机组调频调峰问题的手段。为了提高并网发电机组支撑电网安全稳定运行的能力,提出了一种基于火力发电厂并网机组一次调频和自动发电控制(AGC)性能考核的在线监测与评估系统,对火电并网机组一次调频和AGC性能进行了在线监测和能力分析评估。测试结果显示,在线监测与评估系统实现了设计目标。     

基于CBAM-Res_UNet电厂高压蒸汽泄漏检测研究

发电厂高压蒸汽泄漏检测关乎电厂设备长期稳定运行。 为了提高电厂高压蒸汽泄漏检测的准确性,解决泄漏区域的错 分割和漏分割问题,提出基于 CBAM-Res_UNet 图像分割网络的电厂高压蒸汽泄漏检测算法,在 UNet 结构中加入 ResNet 的残 差块 residual_block 来获取泄漏图像更多的语义信息,并且融入 CBAM,加强高压蒸汽泄漏图像区域特征的学习,网络再根据不 同损失函数和评价标准对图像分割结果的影响,选择损失函数 Focal Loss+Dice Loss 和性能指标 F1_score。 通过在电厂高压蒸 汽泄漏图像数据集上进行实验,CBAM-Res_UNet 网络得到的 F1_score 值为 0. 985,实验结果表明,该网络可以更加完整的分割 出蒸汽泄漏区域,对高压蒸汽泄漏图像多样性有较强的泛化能力。     

基于准模型校准卡尔曼滤波的巡检机器人运动系统辨识研究

巡检机器人在未来将运用到工业和生活的各个领域,机器人运动系统辨识对控制系统特性研究具有重要意义。针对传统卡尔曼滤波的拟合度和线性化等方面的不足,采用卡尔曼滤波和最小二乘法相结合的系统辨识方案。由最小二乘法得到系统准模型,并转换为状态方程,作为卡尔曼滤波器预测估计器,对机器人运动系统进行辨识。实验采用巡检机器人输出的多组轮速样本数据进行验证,实验结果表明,提出的辨识方案与无准模型的卡尔曼滤波系统辨识方案相比,参数易选取、拟合度好、鲁棒性强。     

基于RTK北斗和激光雷达的巡检机器人导航系统研究

针对传统移动巡检机器人采用磁导轨、固定导轨导航等方式的不足,提出采用带惯导的高精度差分北斗系统和激光雷达导航方式,设计出集全局地图与局部地图相结合的移动巡检机器人导航系统。全局地图导航方式采用预瞄PID算法。局部地图构建采用激光雷达记录障碍物离散数据点,经聚类、曲线拟合等步骤还原障碍物边缘信息得到实时局部栅格地图,采用人工势场路径规划避障方式。最后实验采集数据并仿真,验证cm级避障效果。     

结合改进密集模块深度估计网络和多视几何的视觉里程计

以多视图几何原理为基础,有效结合卷积神经网络进行图像深度估计和匹配筛选,构造无监督单目视觉里程计方法.针对主流深度估计网络易丢失图像浅层特征的问题,构造一种基于改进密集模块的深度估计网络,有效地聚合浅层特征,提升图像深度估计精度.里程计利用深度估计网络精确预测单目图像深度,利用光流网络获得双向光流,通过前后光流一致性原则筛选高质量匹配.利用多视图几何原理和优化方式求解获得初始位姿和计算深度,并通过特定的尺度对齐原则得到全局尺度一致的6自由度位姿.同时,为了提高网络对场景细节和弱纹理区域的学习能力,将基于特征图合成的特征度量损失结合到网络损失函数中.在KITTI Odometry数据集上进行实验验证,不同阈值下的深度估计取得了85.9%、95.8%、97.2%的准确率.在09和10序列上进行里程计评估,绝对轨迹误差在0.007 m.实验结果验证了所提出方法的有效性和准确性,表明其在深度估计和视觉里程计任务上的性能优于现有方法.     

基于平行四边形检测框的电厂雨排口环境检测技术研究

火电厂生产过程中存在油污泄漏污染雨排口的情况，不及时处理会污染河流环境。雨排口监控图像为俯角图像，用矩形检测框难以正确识别，基于某电厂雨排口俯角图像，提出了一种平行四边形检测框算法。分析了平行四边形检测框的特性和角度检测误差对交并比（IoU）的影响，讨论了分类和回归两种角度检测方法的特点；对于角度分类问题，设计了基于指数函数的类平滑标签；针对类别间隔角度的检测，设计了分类-回归器，学习角度类别间隔的偏移量。最后使用改进后的分类交叉熵损失函数和IoU-Smooth L1损失进行训练。在电厂雨排口数据集中测试表明，所提方法检测效果最好。