直角坐标弧焊机器人可靠性分析系统及应用

为方便获得直角坐标弧焊机器人各可靠性指标及薄弱环节,提高系统的可靠性及故障诊断效率,采用模糊Petri网理论建立了弧焊机器人不能正常工作的模糊Petri网模型。然后选用VB6.0及Access数据库,开发了其可靠性分析系统。最后通过案例分析表明该系统可以方便的对直角坐标弧焊机器人系统及各零部件进行可靠性定性分析与定量分析,快速获得其可靠性数据及薄弱环节,可操作性、可维护性强,具有一定的应用性。     

我国无人机在海洋领域的研究文献计量分析

为掌握近年来我国无人机在海洋领域的研究及应用发展动态及趋势,通过中国知网数据库对中国无人机海洋领域的应用研究进行文献检索,使用文献计量分析方法对总体趋势、文献类型来源、学科分布、机构分布、研究热点等进行统计分析.结果表明:与我国无人机研究总体发展对比,无人机在海洋领域的研究总体较少,起步晚,属于发展新兴领域,但近年来发...     

基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统研究

为了诊断不确定性的门式起重机故障,在传统专家系统的基础上采用模糊Petri网来表示知识并进行逻辑推理进行故障诊断。在基于规则库的诊断基础上,运用模糊Petri网图形化的方法进行逻辑推理和知识表达,对故障信息的模糊性和不确定性进行表示和处理,并通过人机对话进行模糊量化。通过门式起重机故障诊断案例分析,结果基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统可以快速诊断门式起重机的故障。说明采用模糊Petri网的专家系统可以较好地快速诊断不确定性的门式起重机进行故障,具有一定的应用性。     

基于深度学习的海面垃圾检测系统

舟山作为我国重要的海洋养殖城市与海洋旅游城市,在经济快速发展的同时如何解决日益严峻的海洋垃圾污染问题愈发突显。相比传统的雷达回波方式,基于深度学习的机器视觉检测方法,具备抗海浪干扰能力强,检测速度快,识别信息丰富等优点。采用DeepLabv3+图像语义分割模型,通过YOLOv5s目标检测算法对海面垃圾目标进行实时检测,最后由摄像机单目测距获取目标距离,可以实现检测效率25 fps,检测准确率87%,具备较好的工程应用价值。     

基于Petri网和萤火虫神经网络的柴油机故障诊断

针对BP神经网络在柴油机故障诊断中,提取训练数据的盲目性及网络收敛速度慢、精度低的问题,提出一种基于Petri网与萤火虫神经网络的故障诊断方法.通过Petri网建模归纳出柴油机所有故障模式,提取神经网络的训练数据,利用萤火虫算法来优化BP神经网络的权值和阈值,改善BP神经网络的性能.仿真实验表明,采用Petri网建模并用萤火虫算法优化BP神经网络的方法,有效地提高了神经网络的收敛速度和诊断精度,在柴油机故障诊断中得到了较好的应用.     

基于萤火虫神经网络的焊接工艺专家系统开发

针对传统焊接工艺设计经验性强、繁琐、周期长的问题,开发焊接工艺专家系统,辅助用户方便快速的设计焊接工艺。通过神经网络与专家系统结合,弥补传统专家系统获取知识学习能力的不足,并且采用萤火虫算法优化神经网络加快学习效率。专家系统通过VB与Matlab混合编程结合Access数据库来现实。案例测试表明,该专家系统操作简单方便,能实现预期功能,具有很好的应用价值。