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传统的图像识别方法不能有效地检测出电力部件的具体位置,同时在干扰物较多的场景下识别准确率较低。针对上述问题,提出来一种改进的Faster R-CNN的电力部件识别算法,使用深度卷积网络自动从图像中提取最适合电力部件特征。Faster R-CNN方法,利用"Hot Anchors"代替均匀采样的锚点来避免大量额外的计算,提高检测效率。最后,21检测框架被修改成4类电力部件检测。实验结果表明:改进的Faster R-CNN的电力部件识别算法,在检测效率和准确率方面分别提升了16.1%和3.8%。 相似文献
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简述了小波包分析及用于特征提取的机理,以SKF 6326-C3轴承为例,从吉林同发风电场采集了不同工况下的实时信号,利用小波包对滚动轴承振动信号进行分解,振动信号被分解到独立的频段。不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变,提取各频带小波包能量谱,并对其进行能量归一化处理,作为特征向量,最后应用于基于Kohonen神经网络的故障诊断方法。经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地诊断出轴承的故障。 相似文献
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时变大滞后系统的自适应灰色预测PID控制 总被引:14,自引:0,他引:14
为对时变大滞后系统实现快速有效的实时控制,将二次型性能指标引入到 PID 控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应 PID 的最优控制律, 并进行了稳定性分析。同时将自适应 PID 与灰色预测器相结合, 用预测结果代替被控对象测量值, 克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,实现了“事先调节”。仿真结果表明,对时变的大滞后系统具有很强的适应性和鲁棒性。 相似文献
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锅炉 汽轮机对象是一个典型的多输入多输出仿射非线性系统。本文利用多输入多输出状态反馈线性化理论,首先将其转化为一个线性系统,然后为该线性系统选择合适的极点,应用多变量极点配置方法对其进行控制。该方法克服了局部线性化方法工作范围小的缺点。仿真结果证明了该方法具有较好的控制效果。 相似文献
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基于内模控制的PID控制器的设计 总被引:10,自引:1,他引:9
基于内模控制原理,针对典型的工业过程对象,给出了PID控制器的设计方法,并根据现代控制理论的观点,证明了该方法符合线性二次型最优控制的选型原则,将该方法应用于典型的工业过程对象的仿真研究,结果表明所设计的PID控制系统,只有滤波器的时间常数是需要整定的参数,方法比较简单,并且在系统特性变化的情况下具有很强的鲁棒性和抗干扰能力。此外,该方法在现有的可编程控制器(PLC)、智能仪表、集散控制系统(DCS)和现场总线控制系统中都很容易实现,无需增加硬件投资,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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讨论了计算机监控系统与NOVELL网的通讯方式,并在实验室环境下利用NETWARE的NETBIOS网络接口进行了模拟实现,效果良好。 相似文献