基于粗集理论的小电流接地系统故障选线

分析了小电流接地系统中基于小波包的故障选线方法工作原理，证明了在故障线路暂态零序电流信号采样后能量损失较大时，该方法失效。为了克服该方法的局限性，提出了一种基于粗集理论的改进故障选线方法。将提取的暂态零序电流故障特征作为条件属性，信号增强倍数作为决策属性，构成一个决策系统。通过对决策表的约简，得到决策系统的最小决策算法，从而实现信号增强。再利用小波包变换对增强的信号分解，实现故障选线。ATP-EMTP仿真表明，该方法有效地提高了小电流接地选线的准确性。     

基于MC9S12DG128单片机的自动升降旗系统设计

本系统由单片机最小系统、无线遥控模块、语音录入播放模块、键盘、LED显示、步进电机驱动模块组成。系统利用Freescale公司的MC9S12DG128BCPU做为主控芯片,利用其内部定时器设置定时时间,实现步进电机的调速,从而控制升降旗的时间;利用数字键预输入国旗的指定位置来实现任意位置的自动停止;升旗时能够完成升旗动作并同步播放国歌以及数字实时显示旗帜高度的基本功能。系统除上述基本功能外,还具有自动半旗、断电旗帜高度数据保持、升降旗时间可调以及无线遥控升降旗功能。     

基于机器视觉的全自动灯检机关键技术研究

设计了一种基于机器视觉技术的全自动智能灯检机,以实现药液中可见异物的在线检测.首先对采集到的各帧图像通过形态学滤波、帧差等预处理抑制大部分背景噪声.然后提取图像中目标的不变特征,通过各目标不变特征间的匹配,实现相邻帧点迹的关联,得到若干假设的目标运动轨迹.最后根据异物运动轨迹的连续性和平滑特点来确定是否存在可见异物.研制的全自动灯检机样机已经在某药厂的注射液生产线上试验运行.实验表明,该机器的识别准确率和速度均高于熟练的灯检工.     

高稳定性无线智能瓦斯报警装置设计

结合煤矿的实际情况,选用载体催化型瓦斯传感器,设计了一种无线智能瓦斯报警装置。基于可靠稳定性方面考虑,选用Freescale单片机MC9S08GT60作为微控制单元,设计了基于射频芯片MC13193的无线通信模块。该装置可以作为瓦斯报警的终端节点,具有无线数据传输功能,方便组网。     

基于最小二乘支持向量机的输液异物检测系统设计

设计了一种从大输液复杂视觉图像中识别微小异物的图像处理算法和硬件系统,以实现大输液的在线自动检测。首先对采集到的序列图像通过形态学滤波、帧差等预处理滤除大部分背景噪声。然后提取图像中目标和残留噪声的具有良好不变性的特征,通过LS—SVM多类分类器实现帧间点迹的匹配关联。对关联成功的点迹,再选用能够表征运动轨迹平滑性和连续性的特征,利用LS—SVM两类分类器来区分真实异物和残留噪声。利用研制的灯检样机在某药厂的大输液生产线上对提出的识别算法进行了验证。试验表明,该系统的识别准确率和速度均高于熟练的灯检工。     

大输液中可见微小异物实时检测系统设计

设计了一套基于机器视觉技术的全自动灯检系统,以实现大输液中可见异物的在线实时自动检测。为了有效地解决在线高速实时检测这个关键性问题,将制约系统实时性的弱小目标识别过程分离出来,交由高速DSP芯片进行专门处理。通过理论分析和试验测试证明,设计的基于TMS320C6416DSP的图像处理平台能够很好地满足大输液异物检测系统对处理速度和精度的要求。研制的全自动灯检系统已经在某公司的大输液生产线上试验运行。试验表明,该系统对粒径大于50微米微小异物的识别准确率和速度均高于熟练的灯检工。     

基于人工免疫算法的最小二乘支持向量机参数优化算法*

针对最小二乘支持向量机（LSSVM）处理大数据集时确定最优模型参数耗时长、占内存大的问题,提出了一种基于人工免疫算法的参数寻优方法。通过分析LSSVM模型参数对分类准确率的影响发现,存在多种参数组合,使得分类准确率相同;当其中一个参数固定,另外一个参数在某些范围内变化取值时,它们的组合并不影响分类的准确率。将LSSVM模型参数作为抗体的基因设计了抗体的编码方案,利用人工免疫算法对LSSVM参数优化搜索。仿真结果表明,与使用交叉验证和网格搜索方法相比,提出的LSSVM参数优化算法在不降低分类准确率的前提下,寻优效率大大提高。     

自适应克隆抑制人工免疫算法*

分析了传统的人工免疫算法在寻优过程中易陷入局部极值点或过早收敛的原因,对算法进行了改进,提出了一种自适应克隆抑制免疫算法。改进的算法在克隆下一代抗体时,同时考虑了抗体亲和度和浓度两个因素,并给出了一种自适应调节两者关系的算子,兼顾了收敛速度和后代抗体种群多样性两个方面。对改进后的算法进行了分析,给出了数学描述,以便于工程应用。最后,通过典型的算例对提出算法的有效性进行了验证,结果证明,改进后的算法在收敛速度和寻优性能方面均优于传统的人工免疫算法和标准遗传算法。     

溶液中微米级异物目标视觉检测技术

提出了一种利用机器视觉技术对溶液中μm级异物微粒进行检测并统计粒径信息的新方法。首先,建立溶液离心旋转急停后其中异物粒子的运动轨迹数学模型;然后,提取溶液视觉图像序列中每个可能目标的有效特征,通过特征匹配得到帧间若干可能目标的运动轨迹,根据异物目标与背景噪声等伪目标轨迹的差异进行甄别检测;最后,对视觉系统进行标定,确定检测到的异物目标粒径大小及各区间微粒数量。实验表明,该技术检测精度能够到达10μm,且具有较高的检测准确率。