浅析数字滤波的常用算法

阐述了自动控制领域常用软件数字滤波的算法及在自动化领域中的广泛应用.     

粉尘传感器的模式修补反演算法与数字滤波

根据粉尘衍射光的角谱特征,提出可适用于井下实时粉尘检测的模式识别算法。为了提高测量精度,对误差进行分析,提出加入修补函数的模式识别反演算法,利用修补函数求出36个修补模式的特征向量,将其预存于单片机中,测量时选择合适的修补模式对最贴近的模式进行局域修补,使修补后的模式与待测尘样更加贴近,同时由于传感器的信号较弱,运用谐波分析的方法对测量信号的组成进行了分析,针对分析结果,采用了切实可行的数字滤波方案,使信号的信噪比得到了较大的提高。     

基于多传感器数据融合的目标识别方法

基于对目标识别特点的认识，给出了目标识别的可能性描述方法，讨论了目标识别决策级融合的一些常用方法，包括基于最大后验概率、D-S证据理论、模糊综合函数及黑板模型的目标识别融合方法．提出了一种将模糊神经网络与证据推理相结合的数据融合目标识别方法．     

基于计算机网络技术的车辆识别技术的研究

随着我国经济建设的飞速发展,机动车数量与日俱增,由此产生的交通问题日益突出。车辆识别作为城市交通中的重要部分,对其进行深入研究,对解决城市交通问题,加速城市的经济建设和强化社会治安管理工作等具有非常重要的现实意义。     

基于多传感器数据融合的目标识别方法

基于对目标识别特点的认识,给出了目标识别的可能性描述方法,讨论了目标识别决策级融合的一些常用方法,包括基于最大后验概率、D-S证据理论、模糊综合函数及黑板模型的目标识别融合方法.提出了一种将模糊神经网络与证据推理相结合的数据融合目标识别方法.     

基于LabVIEW的声发射信号采集分析与处理系统

基于LabVIEW软件与PCI-6251数据采集卡,设计了一套声发射信号采集、分析与处理系统。该系统通过实际操作可以对声发射信号进行采集,储存与回放,并能通过软件强大的模块和接口功能实现对声发射信号的频谱分析与小波除噪处理。     

基于多传感器信息融合技术在滚动轴承故障诊断中的应用

为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,运用了将多传感器信息融合技术用于故障诊断的检测方法。由电流传感器和加速度传感器采集电流信号和振动信号,经小波变换等预处理后通过能量算子获得故障特征值,再经过动量改进BP神经网络进行训练,实现对滚动轴承故障的准确诊断。通过实验证明该方法可行。     

基于信号分析的煤岩分界识别技术研究

采煤机工作时,摇臂弯曲应力和调高油缸压力的变化间接地反映了滚筒不同的工作状态。通过试验,对切割假煤壁和岩石所获取的应力信号进行分析,并利用这些信号研究了煤岩分界识别技术。结果表明,切割煤壁、岩石信号的功率谱和相关函数及均方差回归参数均有明显差异,可以对采煤机切割状态进行识别。     

基于深度学习方法的矿山微震信号分类识别研究

为了精准识别矿山微震信号,本文提出了一种适用于识别矿山微震信号的VGG4-CNN深度学习网络模型,该模型采用Python语言进行编写,基于PyTorch深度学习网络架构框架进行搭建。根据矿山生产过程中的岩石破裂、爆破作业、背景噪声等9类事件的微震信号的时域特征,VGG4-CNN深度学习网络模型实现了对3 835组矿山微震信号数据进行监督学习训练和分类识别应用。研究结果表明:本文构建的VGG4-CNN神经网络识别精度高达94 %,在采用该模型时不需要对原有波形信号进行去噪且鲁棒性强于现存其他模型,可在中等层次GPU上实现,满足工程需要。     

基于特征融合的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法

为解决煤矿瓦斯与煤尘爆炸灾害报警方法监测手段单一、监测技术落后、误报率和漏报率高等问题,提高煤矿瓦斯和煤尘爆炸识别的准确率,提出了基于特征融合的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法：在煤矿井下重点监测区域安装矿用拾音器,实时采集煤矿井下设备工作声音和环境音等,将采集的声音信号通过提取由梅尔倒谱系数和Gammatone滤波器倒谱系数构成的新混合特征MGCC,通过主成分分析的方法提取其前9维特征值构成表征声音信号的特征向量,输入支持向量机中训练得到煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型;待测声音样本通过提取其特征向量,输入到训练好的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型中,得到分类识别结果;并通过实验验证。首先,通过声音信号的特征提取实验分析通过MGCC和主成分分析提取的声音信号特征的特点,不同时长的同一声音信号特征值分布稳定,且差异不大;同一时长的不同声音信号特征值分布差异明显,因此通过MGCC和主成分分析提取声音信号的特征向量可有效表征声音信号;其次,由识别实验结果可以得知,所提识别方法的识别率达到97%,高于比对算法;最后,通过贝叶斯超参数优化实验结果可知,优化后的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型明显优于优...     

数字化分析技术在环保监测中的应用

火力发电厂发电过程中,烟气流量在线监测的准确性一直是困扰环保部门的一大问题。采用基于计算流体力学的数字化分析技术和工况标定的方法,对某电厂烟气在线监测装置实施了技术升级,提高了环保部门对烟气监测的准确度。结果表明,采用数字化分析技术,能够显著减小烟气的在线监测误差,真实反映工业企业的烟气排放情况,有助于更好地处理和控制烟气内有害物质,使排除烟气达到国家规定的环保排放要求。     

基于数字航空测量的矿区勘测技术应用研究

为了给平定县龙泉山矿区提供精确测量成果,以平定县龙泉山矿区为背景,采用数字航空测量技术对控制测量进行了分析,主要为选点埋石、平面控制、高程控制;根据航摄的工作范围,采用2个航摄分区,在遥感影像图上规划航线,采用CW-007C航空摄影测量系统以及无人机专用相机SONY_A7RⅡ等,分析了航测作业和数字化成图,得到了GPS控制点成果表以及地形图检查点精度检核表。研究表明,该技术具有很好的实用性,并且检测点坐标和图上坐标之间的误差很小,符合国家相关标准及要求。研究为矿区勘测技术的发展提供了借鉴。     

基于数字孪生的电网数字化转型研究

以清晰展示电网相关数据、提升电网整体质量为目标,研究基于数字孪生的电网数字化转型方法。以某省级电网作为研究对象,通过建立由过程优化、数字孪生体、实时数据采集库和电网实体层组成的电网数字化转型框架,通过数字孪生体与运维实体映射,经过电网数据整合与分析后,完成电网的数字化转型。实验结果表明:该方法呈现的电网直流集配比清晰明了,具有较强的显著性;转型后的电网故障次数、电网设备损耗等降低明显,可有效提升电网整体质量;该方法数字化转型呈现故障结果与电网实际故障结果完全一致;可有效展示电网容载比情况,结合人工介入方式可使电网运行与分布更具备合理性。     

基于云平台的分布式新能源监控数据分析方法研究

为了及时并准确地对新能源监控数据进行采集、存储以及分析,研究了基于云平台的分布式新能源监控数据分析设计,设计了一种基于云平台的Hadoop的新能源系统监控数据并行采集和分布式存储的计算构架,分析了云平台的体系构成,完成了基于HBase数据库的并行数据采集系统的模块设计、基于SCAD系统的结构化数据存储模块设计、基于MapReduce方法的分布式数据处理方案设计,解决了数据量剧增导致的存储空间不足问题以及各级单位数据交互难的问题,实现了电网检测数据的并行写入,提高了数据采集效率以及异构数据的统一存储,研究为实现高效、统一、安全的新能源监控数据的处理系统提供一定借鉴意义。     

基于无人机巡图像技术的电力设备缺陷智能识别系统

研究详细介绍了无人机设备在电力设备巡检工作中的应用方法,提出了无人机在电力设备巡检工作中的操作方案、自主避障方案和通信方案。并在此基础上将图像缺陷识别算法应用于后期的电力设备图像检测工作,进而建立起一套完整的电力设备缺陷智能识别系统。     

绿色建筑技术在建设工程中的应用与发展

对绿色建筑发展以及目前绿色建筑中存在的问题进行分析,在建筑行业中,绿色建筑的理念已经广泛应用于实际中,但是绿色建筑仍然是目前建筑行业中讨论最热的话题,在CO2排放方面对绿色技术的应用及发展进行综述,进而对CO2节能技术开发的必要性进行了探讨,最后对绿色建筑的未来应用做了规划.     

基于多元化技术的噪声治理技术分析

为了解决陈四楼煤矿南、北风井站区内的主通风机和压缩机电磁噪声、空气动力性噪声、阀门涡流噪声等问题,采用多元化技术的噪声治理技术,主要包括隔声门窗、隔声墙、隔声屏障、阻抗式排气消声器、扩张式复合消声器的安装。采取噪声治理技术后,经数据监测显示,南北风井各噪声源达到了规定要求,有效治理了南、北风井各噪声排放污染。     

绿色节水环保型水处理技术研究

为了提高水质,提出了绿色节能背景下的节水环保型水处理技术研究。选择某一工厂的水样作为实验用水,将水样分别通过孔径为50、100、200 nm的陶瓷膜,在绿色节能背景下,通过调节水处理装置的进出水频率、压力和流量,将产水率分别设置为20%、30%、40%、50%、60%、70%和80%,测试并记录实验进行5、10、20、30、60 min时的产水水质。实验结果表明,孔径为50、100、200 nm的陶瓷膜在不同的产水率下,出水质量都可以满足节水环保型水的质量要求,从而提高了节水环保型水处理技术的效果。     

基于热力镜像建模技术的电厂关键设备状态智慧识别

为了制定合理的电厂关键设备运维策略,解决电厂关键设备状态智慧识别的非线性难题,研究基于热力镜像建模技术的电厂关键设备状态智慧识别方法。采集电厂关键设备的日常运行数据作为样本数据,选取最小二乘支持向量机算法建立输入变量为中间点温度的热力镜像模型,最小二乘支持向量机通过获取模型样本、确定编码形式、采集数据、热力镜像建模以及模型验证建立热力镜像模型,利用热力镜像模型输出电厂关键设备状态智慧识别结果。实验结果表明,该方法可以智慧识别电厂关键设备状态,具有识别速度快、识别精度高的优势,并验证了该热力镜像建模技术可以为电厂关键设备的运维策略提供依据。     

电荷感应式粉尘浓度检测技术

针对目前常见的光学式粉尘浓度传感器中存在维护频繁、结构复杂等缺点,基于粉尘的静电特性,研发了一种电荷感应法粉尘浓度传感器。阐述了电荷电感应法的基本原理,并借助实验对其基本原理进行了验证,且通过实验证明了粉尘浓度与感应所得信号的波动性呈正相关关系;简述了感应式粉尘浓度传感器的软硬件设计。通过实验室实验和煤矿井下现场工业试验,证明了电荷感应式粉尘浓度传感器具有较高的检测精度,实验室检测误差低于10%,并且使用中传感器基本免维护。