基于实景点云数据的变电站三维重构方法研究

提出了基于点云数据的变电站三维实景重构的基本方法与流程,构建了变电站规范化、高效化三维建模的理论体系,提出了变电站三维模型质量评估的标准。通过变压器三维模型重构的实例验证了方法的高效性与可行性,进一步证明了基于点云数据的变电站三维实景重构技术具有高效、高精度、高真实性的优点。     

计及故障重构与信息约束的有源配电网短期可靠性评估方法

配电网短期可靠性可有效反映系统的运行风险,而分布式电源出力变化、网络重构与信息系统状态都是其重要影响因素。为此,提出了计及故障重构与信息约束的有源配电网短期可靠性评估模型和方法。首先构建基于马尔可夫过程的配电网元件短期停运模型,然后建立考虑故障重构与信息物理耦合的有源配电网故障后最优负荷削减模型,提出基于有向虚拟多商品流模型的考虑故障重构与孤岛划分的最优负荷削减策略,建立适用于故障重构与孤岛划分的辐射状拓扑约束以及考虑信息系统对配电网支撑作用的信息约束,实现对故障后果的精确分析。在此基础上,提出基于模型驱动的有源配电网短期可靠性评估方法,并进一步针对基于模型驱动的方法所存在的快速性不足缺点,采用“离线建模,在线评估”思想,提出基于最小二乘支持向量机的改进短期可靠性快速评估方法,实现了短期可靠性的快速评估。基于算例分析了负荷削减策略、分布式电源出力、信息物理耦合对系统可靠性的影响,验证了所提方法的有效性以及所提负荷削减策略对可靠性提升的优越性。     

基于三维激光点云的变电站施工机械设备安全距离评估方法

在变电站改扩建过程中存在带电作业的可能,高效合理的安全距离评估方法至关重要。为此,对基于三维激光点云的变电站施工机械设备安全距离评估方法进行了研究。首先,基于无人机搭载的三维激光点云数据获取系统对待测区域进行全景扫描,结合激光点云及可见光融合三维建模技术,以得到实际扩建现场目标三维数据。进一步,基于catia软件提供的逆向工程模块对获取的坐标、尺寸及参数进行曲面重构造型,得到实际扩建现场所对应的虚拟扩建现场。最后得到耦合施工机械设备的变电站三维模型,并对比安全距离评估标准,对变电站施工机械设备安全距离进行了评估。案例的结果表明,建议在对吴江汾湖变电站主变周围进行改扩建施工时,对设备进行停电操作。通过提出方法,可高效地进行变电站施工机械设备安全距离评估。     

基于双目视觉的车辆外廓尺寸测量方法

针对目前车辆外廓尺寸测量成本高、安装复杂且三维轮廓重构质量差的问题，提出了基于双目视觉的车辆外廓尺寸测量方法。该方法首先对双目相机采集的车辆图像对进行校正，并通过改进后的立体匹配算法计算生成车辆视差图。基于双目视觉三维测量原理解算车辆轮廓视差信息进行三维重构，生成车辆点云。针对相机盲区车辆轮廓数据缺失问题，设计了基于车牌识别的点云对称修复方法，生成完整车辆三维轮廓。实验结果表明，3种车型的测量示值误差均小于1%，车辆模型重构完整度高。     

铝板表面裂纹的激光超声检测与信号处理研究

为实现铝板表面裂纹缺陷检测,基于 COMSOL 建立铝板表面裂纹缺陷模型,分析了激光超声与缺陷的相互作用。 针对 激光超声在材料内部传播反射信号弱、信噪比较差的问题,提出了信号多次平均结合相邻三点信号差分处理方法。 利用激光超 声可视化检测系统对 5 mm 厚铝板表面 3 个裂缝进行检测,采用信号多次平均提高信噪比并增强最大振幅图中的损伤回波;提 取目标区域内各扫描点信号峰峰值重构三维最大振幅图,通过相邻三点信号差分处理方法对水平、垂直方向上的超声信号进行 处理,提供了更好的缺陷可见性。 结果表明,表面波(R)与深度 1 mm 以内的表面缺陷存在明显的相互作用;激光超声可视化检 测技术可快速检出铝板表面的裂纹且能够三维显示位置及大小,采用的多次平均及相邻三点信号差分处理方法能准确表征 0. 5 mm 以上的缺陷,这将在工业无损检测及评估中有极其广泛的应用价值。     

超精表面三维形貌相移干涉检测实验研究

超精表面检测技术已成为超精密测量技术重要组成部分。本文提出了一种超精表面三维形貌的相移干涉显微检测方法。检测系统引入偏振分光棱镜,建立相移检偏干涉与三维形貌重构模型,采用四帧相移与轮廓中线法进行相位与粗糙度参数计算。编制图像处理与系统测试软件,并对标准样品进行实验,结果表明：样品粗糙度重复测量精度达2.8nm,测试系统具有抗干扰能力强、稳定性好等特点。     

智能变电站智能电子设备在线评估及动态重构

设备在线健康诊断及失效功能恢复是智能变电站可靠运行的保障。阐述了智能变电站智能电子设备(IED)在线评估与动态重构技术发展的迫切性。基于现有的IEC 61850标准和即插即用技术,提出了在线评估与动态重构冗余备用的技术方案,探讨了即插即用、诊断模型、IED数据库自动生成、在线评估和动态重构等关键内容,分析了当前亟须解决的主要问题,符合新一代智能变电站发展方向。     

变电站智能电子设备的动态重构技术

研究了变电站智能电子设备(IED)动态重构系统和方法,通过引入通用即插即用(UPnP)协议,结合IEC 61850模型和服务,实现IED的即插即用和状态监测,同时提出了通用IED的设计方法。采用Petri网方法在线评估IED的运行状态,及时发现IED异常或故障,并提出了镜像模式和通用模式两种方法,在备用IED上动态重构故障IED主要自动化功能的安全合理流程。构造了通用IED样机和管控主机,测试了即插即用、状态监测、在线评估和动态重构方法。研究结果表明,UPnP协议可以灵活、有效地实现IED的发现、监测、管理和控制,满足即插即用要求,IED状态监测数据可以直观反映运行状况,IED动态重构方法可以为变电站自动化系统检修提供备用方案,提高系统的可用率。     

基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构优化运行方法

随着配电网分布式电源的大量接入以及城市区域负荷的快速发展,使得配电网运行环境愈发复杂。同时由于配电网重构涉及大量的开关状态二进制零散变量,现有优化方法很难求解大规模城市配电网重构问题。基于此,提出一种基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构方法。首先,建立基于深度学习的配电网多级重构快速判断模型,通过该模型实现对重构级别在线决策,并对智能体动作空间进行降维。其次,使用含参数冻结和经验回放机制的深度Q网络对预测负荷、光伏能源输出功率等环境信息进行学习。以运行成本、电压偏移度以及负荷均衡度最优为目标,通过习得的策略集对配电网进行动态重构与运行优化。建立多智能体强化学习模型,对各个时段的不同重构主体进行联合优化。最后,通过算例分析验证了所提方法的有效性。     

地区电网输电安全水平在线评估算法与系统设计

随着中国城市化进程的不断推进,越来越多的有关地区电网输电安全性的问题被人们关注,其中输电安全水平的在线评估就是其中之一。提出了地区电网输电安全水平在线评估的相关数学模型,并在此基础上建立了相应的评估策略,采用重复潮流法对地区电网当前运行方式下的输电安全水平进行了评估。以上述方法为核心,应用实时数据库与关系数据库相结合的方法设计了地区电网输电安全水平在线评估系统的硬件网络结构与软件架构,并对数据传输方式作了描述。最后按照文中所述方法在某地级市尝试搭建了该在线评估系统,并利用在线数据对所提方法进行了验证,结果证明所提模型与评估策略的可行性。     

基于图像质量的磨削表面粗糙度检测

针对当前基于机器视觉的粗糙度检测方法测量工件范围有限、采用的指标考虑因素不全面问题,提出了一种基于图像质量算法的粗糙度检测新方法。该方法在梯度相似度图像质量算法(GSSIM)的基础上,引入了区域对比度,提出了基于区域对比度和梯度结构相似度(RCGSSIM)的图像质量评价指标和相应的计算方法,并设计了一套基于图像质量的磨削表面粗糙度测量装置。实验结果表明,磨削表面粗糙度Ra与图像质量有明显的线性相关性,相比传统图像质量评价算法,RCGSSIM综合性能最好,能更好地应用于粗糙度非接触在线测量。     

基于改进 BP 神经网络的螺杆转子 铣削表面粗糙度预测

以提高螺杆转子等具有螺旋曲面零件铣削表面质量为目的。 根据螺杆转子加工特点,针对主轴转速、进给倍率和间歇 进给量进行单因素轮换铣削加工实验。 采用改进粒子群算法确定 BP 神经网络初始权值和阈值的最优值,采用训练后的改进 BP 神经网络算法对铣削后的螺杆转子表面粗糙度进行预测,并与传统 BP 神经网络进行对比。 结果表明,传统 BP 神经网络对 表面粗糙度的训练精度最低,改进算法中粒子群迭代 2 000 次的平均相对误差最小,为 1. 21%。 利用模型进行工艺参数对表面 粗糙度影响规律的预测,可以看出,其他工艺参数不变的前提下,随着主轴转速的升高,表面粗糙度呈现降低趋势;随间歇进给 量的增大,表面粗糙度先降低后升高;表面粗糙度随进给倍率的增加,呈现先降低后升高的趋势。 结论:改进神经网络算法可以 准确预测铣削后的螺杆转子表面粗糙度,为螺杆转子铣削加工中的工艺参数选择提供理论指导。     

基于自适应调频模态追踪方法的铣削颤振识别

在铣削加工工程中,产生颤振,严重影响产品的加工精度和表面质量。为了有效避免铣削过程中发生颤振,提出了基于自适应调频模态追踪(adaptive chirp mode pursuit, ACMP)的铣削颤振监测和识别方法。该方法综合考虑了振动信号的带宽和微弱特性,ACMP在递归框架中逐个捕获信号模式,在该算法中,不需要输入信号模式的个数,而是可以通过评估残差信号的能量来学习,这样就可以避免由于分解层数不确定带来的模态混叠或者过度分解的问题。首先使用仿真信号验证了该算法对颤振信号具有很高的识别精度;然后基于现场的铣削实验数据证明该方法及时有效地对颤振进行识别;最后从ACMP处理后的信号中提取功率谱熵值作为颤振识别特征。该方法解决了经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法的模态混合和伪分量问题,又降低了变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的精度不稳定的影响,可以准确快速地识别到颤振,对提高加工质量具有重要意义。     

带钢表面粗糙度在线检测技术最新进展

表面粗糙度作为冷轧带钢重要的一项表面质量指标,其在线检测方法研究已成为高品质汽车板带产品生产的关键技术之一。传统的带钢表面粗糙度检测手段触针法存在离线测试、损伤表面、响应速度慢等问题,使得基于光学作用机理的光切法、光干涉法、散斑法、散射法等在线实时检测技术得到关注并发展迅速。近年来,带钢表面粗糙度的在线检测技术在原理推导、模型构建、样机实验、分析校准等方面取得了长足的进展,但冷轧带钢平整作业的轧辊控制(如辊形、运行速度等)与表面粗糙度在线检测精度之间的矛盾仍然是实时测控的难点问题。从带钢表面粗糙度在线检测的实际需求出发,分析理论研究成果,比较相应检测设备的特点和适应性,提出有效解决实时检测难点问题的可行方案,并对国内外带钢表面粗糙度在线检测的理论与实践发展趋势进行展望。     

大型盘铣刀加工复杂三维曲面的方法

介绍了如何用大型盘铣刀三轴联动滚切数控加工方式加工复杂三维曲面的方法。对由于刀具及铣头干涉,无法用五轴联动端铣加工完成的复杂三维曲面加工问题进行了初步探讨,并结合万家寨大泵叶片压模的实际加工,分析了这种新曲面数控加工的方法。     

电火花线切割对金属材料切割速度和表面层的影响

本文研究了用不同脉冲参数切割多种黑色金属和有色金属试件的工艺规律.结果表明,随着脉冲宽度增加,材料的切割速度和表面粗糙度R_0值也增大.脉冲间隔增加时,其影响则相反.线切割表面熔化层(白层)的厚度随脉宽增加而增加,白层的硬度在一般情况下比基体金属有所提高.试验结果还表明,在相同的加工条件下对各种不同材料的切割速度和加工表面粗糙度也是不同的.     

基于DSP的电能质量在线监测装置

介绍了基于TMS320VC5402和CPLD的电能质量在线监测装置的工作原理、数据采样和模数转换设计、DSP及相关电路设计、通信接口设计。现场测试表明该装置可监测多项电能质量指标,功能强大且可拓展。     

采用TVFEMD和瞬时能量比的轧辊磨床颤振在线监测方法

在磨削过程中,颤振是轧辊表面产生振纹的一个最重要的原因,严重影响了工件表面质量。为避免颤振带来的不利影响,提出了一种基于时变滤波经验模态分解(TVFEMD)和瞬时能量比的(IER)的颤振在线监测方法。该方法采用可靠的指标提前监测出颤振的发生,解决了轧辊磨床早期颤振特征微弱,在背景噪声下难以快速识别的问题。首先对实时采集的振动信号进行实时分段处理。其次对每个砂轮转动周期内的信号进行时变滤波经验模态分解,提高信噪比。然后运用瞬时频率和瞬时能量比选取颤振敏感频带,将颤振敏感频带的瞬时能量比作为颤振特征。最后基于瞬时能量比上升量确定颤振监测阈值,判断当前加工状态。试验结果表明,在不同的轧辊磨床加工条件下,所提方法均能在颤振过渡阶段将其检测出来,更快地实现颤振早期预警;与EMD等传统时频分析方法相比,在早期颤振监测中具有明显的优势。     

一种基于MIA的油浸式变压器放电性故障定位新方法

为解决油浸式电力变压器中低能放电、高能放电等放电性故障的定位问题,提出了基于油中金属分析(Metal In-Oil Analysis,MIA)的放电性故障定位方法。通过对变压器内部高故障概率构件进行表面处理,将潜在的故障信息源预置于构件表面,并应用示位金属(Metal for Position Indication,MPI)进行发生故障构件的确定。在此基础上,结合已有的局部放电、油中溶解气体分析等在线监测系统进行软、硬件的整合,可以实现较为完善的变压器放电性故障的诊断与定位。研究结果表明,该方法在提高放电性故障定位精度的同时,还可以降低对原有某种特定故障定位方法在精度方面的要求,并通过连续监测使运行维护人员对变压器的潜伏性故障信息有更为全面的掌握,为变压器状态检修的实现提供了新的技术支撑。     

用大型盘铣刀加工复杂三维曲面的方法

本文介绍了如何用大型盘铣刀三轴联动滚切数控加工方式加工复杂三维曲面的方法，对由于刀具及铣头干扰，无法用五轴联动端铣加工完成的复杂三维曲面加工问题进行了深入研究探讨，并结俣万家寨大叶泵叶片压模的实际加工，介绍了这种新曲面数控加工的方法。