检索结果-南通市图书馆

作者：李文涛西安科技大学

学位级别：硕士

全向AGV是一种新兴的物流设备,能够全方位自由移动,运动无死角,具有广阔的市场前景;对全向AGV的研究,可以充分发挥其运动优势,提高物流的智能化水平,具有较高的应用价值。论文以移动机器人技术为基础,利用电机与控制、无线定位、无线通... 详细信息

全向AGV是一种新兴的物流设备,能够全方位自由移动,运动无死角,具有广阔的市场前景;对全向AGV的研究,可以充分发挥其运动优势,提高物流的智能化水平,具有较高的应用价值。论文以移动机器人技术为基础,利用电机与控制、无线定位、无线通信、3D机器人仿真、MATLAB等软硬件,开展对全向AGV运动控制及路径规划的研究。首先建立了控制系统方案,采用计算机+DSP的系统架构,规定了通信方式并对电机与驱动、定位导航、电源系统、通信系统等硬件构成进行了设计;其次,针对全向AGV的高精度运动要求,对全向AGV进行了运动学建模,并对位姿变化过程进行了离散化分析,设计了基于单神经元PID算法的位姿控制器,利用V-REP对定位跟踪、直线路径跟踪、姿态角控制等进行了仿真分析。然后,针对静态路径规划存在的全局环境信息获取难度大的问题,提出了滚动窗口法与人工鱼群算法相结合的全局动态路径规划策略,设计了路径规划步骤,并在欧氏距离的基础上,引入危险路径惩罚函数对人工鱼群算法的适应度函数进行了改进;仿真结果表明,改进后路径的安全性得到了提高,全向AGV在有效规避障碍物的同时,各路径坐标点与障碍物的平均距离增加了21.98%,碰撞危险有效降低。最后,根据设计方案搭建了试验样机,设计了上位机与下位机软件;完成了全向AGV的运动控制及路径规划测试。测试结果和仿真结果一致,证明了方案的可行性和算法的有效性。本文的研究成果可以为全向AGV的开发设计及类似项目提供理论参考和设计指导,具有一定的推广价值。

关键词：全向AGV 单神经元PID 位姿控制路径规划人工鱼群算法

基于Hadoop的海量电能质量监测数据云平台的研究

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基于Hadoop的海量电能质量监测数据云平台的研究

作者：周艳玲西安科技大学

学位级别：硕士

随着不断扩大电能质量的监测规模以及不断提高电能质量监测数据的采集频率,对电能质量的长期监测将形成电能质量大数据。现有的电能质量监测系统主要利用关系型数据库存储数据,采用传统的集中式处理方式分析计算数据。面对日益大量而繁... 详细信息

随着不断扩大电能质量的监测规模以及不断提高电能质量监测数据的采集频率,对电能质量的长期监测将形成电能质量大数据。现有的电能质量监测系统主要利用关系型数据库存储数据,采用传统的集中式处理方式分析计算数据。面对日益大量而繁杂的电能质量监测数据,现有的电能质量监测系统不能满足电能质量大数据的存储和计算要求,分析计算效率低,很难有效利用电能质量大数据。近年云计算作为互联网与大数据研究的热门,具有可靠性高、效率快、拓展性好等特点。论文针对电能质量监测云平台展开以下研究:通过对云平台中的Hadoop集群和MapReduce并行计算框架等组件的分析,研究电能质量大数据高效存储和分析的云计算平台。在数据存储方面,利用分布式数据库HBase,实现了电能质量数据的集中存储和列族存储,提高了数据检索效率,保证了数据的安全可靠。在数据处理方面,实现了基于MapReduce并行计算框架的电能质量数据统计和评估算法,增强了分析处理过程并发性,提高了电能质量计算分析效率,通过JavaEE与Hadoop的交互实现了电能质量数据存储和计算程序的编写、调试和运行。云计算技术解决了海量电能质量数据的存储和计算效率问题。最后利用实验室现有的若干台廉价主机搭建起Hadoop集群,进行了实验分析。实验结果表明,基于云计算的电能质量监测平台具有分析处理海量数据效率高,高可靠存储的优势,证明了云平台的高效性和优越性,为电能质量监测提供了新方案。

关键词：电能质量大数据云计算 Hadoop Mapreduce

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液压伺服舵机分析与控制律设计

液压伺服舵机分析与控制律设计

作者：王博西安科技大学

学位级别：硕士

舵机是飞行器控制系统中的执行装置。它的核心部分就是一套电液伺服系统，它的原理是根据放大器传来的控制信号,以规定的输出速度和输出力推动飞机的舵面。从而达到控制飞行器目标姿态的一套复杂装置。现代飞行器对飞行性能的要求越来... 详细信息

舵机是飞行器控制系统中的执行装置。它的核心部分就是一套电液伺服系统，它的原理是根据放大器传来的控制信号,以规定的输出速度和输出力推动飞机的舵面。从而达到控制飞行器目标姿态的一套复杂装置。现代飞行器对飞行性能的要求越来越高，从而使得操纵特性及气动力特性都变的更为复杂，同时也对舵机的研制提出了更高的要求。舵回路是自动驾驶仪回路的一部分，它主要包括控制器，液压舵机和反馈装置三个部分。其中液压舵机包括电液伺服阀，作动器。现代飞行器由于对安全性和可靠性的要求，一般都具有两种工作模态，电传模态和机械模态，它们分别通过电信号和机械信号控制阀体，从而驱动作动器带动舵面偏转，反馈装置的作用是反馈作动器的位移完成闭环控制。机械操控模态是液压舵机使飞机能够正常工作的另一个重要手段。也是飞行器安全操控的最后一道屏障。在机械模态中，平板阀和作动器是舵机的关键部件，对机械模态下液压舵机中的板阀、管路和作动器分别建立了数学模型，通过Matlab的仿真分析，得到了平板阀的死区及负载对作动器之间的纷争力和作动器输出位移的关系，然后又提出了改进方法，即增加作动器活塞旁通孔来解决纷争力现象，通过仿真分析基本验证了该方法是可行的。在电传模态中，电液伺服阀和作动器是舵回路中最重要的液压原件，它关系到整个舵回路的性能，因此这两个液压原件的实际性能指标决定着整个舵回路的性能指标。首先分析电液伺服阀和作动器的结构和理化特性，然后依据分析结果建立其对应的数学模型，具体分析并研究了重要结构参数、不同负载对舵机的系统函数的作用，这些工作对舵机物理结构设计以及系统总体性能仿真都有很强的实际指导作用。在Matlab的模型仿真中，对该模式下舵机的动静态特性进行了仿真分析，并着重研究了电液伺服阀死区及负载对作动器之间的纷争力和作动器输出位移的关系及影响。通过仿真对舵机的设计起到了重要的指导作用。电传液压舵机是一套电液伺服系统，其要能正常工作必须有控制器来完成闭环控制，电液伺服控制技术正是基于这种需求而产生的，它是液压传动与控制理论的综合，同时它也是新兴的跨学科的一门现代高新技术。电液伺服阀的出现，精确的完成了电到液的转换，使小功率的电信号控制大负载成为现实。本文舵回路控制器是基于模糊自适应PID控制理论，该控制器具有很好的鲁棒性和抗干扰能力，具有很好的控制效果。

关键词：舵回路电液伺服阀作动器动静态特性力纷争模糊自适应PID

OPC技术在煤矿综合自动化系统中的研究与应用

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OPC技术在煤矿综合自动化系统中的研究与应用

作者：郑武平西安科技大学

学位级别：硕士

为了实现煤矿综合自动化系统对各个子系统的统一集成,需要将现场设备数据信息实时传输到相应的工作站,同时也必须保证数据的实时性、稳定性、安全性,最重要的就是解决现成设备通信兼容问题。采用先进的OPC通讯技术,将全矿井各个生产子... 详细信息

为了实现煤矿综合自动化系统对各个子系统的统一集成,需要将现场设备数据信息实时传输到相应的工作站,同时也必须保证数据的实时性、稳定性、安全性,最重要的就是解决现成设备通信兼容问题。采用先进的OPC通讯技术,将全矿井各个生产子系统通过统一的数据接入标准接入到煤矿综合自动化平台,可实现各生产子系统前端数据准确、实时、安全、稳定的采集。论文首先对目前煤矿普遍存在的“信息孤岛”和数据异构现象进行分析,提出统一数据标准的解决方案,然后对目前主流的四种交换方式（文件交换、数据库访问、动态数据库、OPC）进行研究,结合国内外数据标准研究方向,选择OPC方式实现数据采集。本论文提出一种基于OPC数据采集技术的煤矿综合化自动化系统设计,能够实现各个子系统数据采集,然后以国际领先的Wonderware软件平台为例,研究OPC技术在煤矿综合自动化系统中的应用,以主井提升系统为模型,通过FactorySuite Gateway软件平台搭建OPC服务器,通过ArchestAIDE开发环境创建OPC客户端,并且实现OPC客户端与服务器的通信。此设计被应用到某煤矿信息化建设中,实现各子系统数据接入的目标,通过Intouch监控客户端显示界面对各个子系统实时数据进行展示,使操作员在中央调度室就能够直观地把握现场生产状况,最后对本文的研究进行了总结,展望了 OPC技术的工控领域的大好前景。

关键词：煤矿综合自动化 OPC技术 Wonderware软件平台数据采集

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基于卷积网络的电梯轿厢乘客异常行为识别

基于卷积网络的电梯轿厢乘客异常行为识别

作者：杨若楠西安科技大学

学位级别：硕士

伴随着城市化进程的快速发展,电梯在城市高层建筑中的应用也越来越广泛,检测电梯轿厢中乘客行为安全也随之成为了人们关注的重点。原有电梯监控视频技术只能实现简单的录制、回放功能,需要人为对电梯监控视频中的异常行为进行排查,无法... 详细信息

伴随着城市化进程的快速发展,电梯在城市高层建筑中的应用也越来越广泛,检测电梯轿厢中乘客行为安全也随之成为了人们关注的重点。原有电梯监控视频技术只能实现简单的录制、回放功能,需要人为对电梯监控视频中的异常行为进行排查,无法自动识别电梯轿厢内发生的异常行为。基于此背景,本文提出一种重构三维卷积光流特征融合的方法对电梯轿厢内的监控视频进行特征学习,实现自动检测电梯轿厢乘客异常行为的功能。本文以电梯轿厢内乘客的行为动作为研究对象,首先分析了电梯轿厢内常见的几种异常行为状态与正常行为状态共同构成电梯轿厢乘客行为数据样本集,并对采集的视频数据进行图像特征分析,用于判断电梯内是否具有运动目标,结合实际环境对三种常见的运动目标检测算法从检出率、漏检率以及检测速度多个方面进行评估与选择。其次,选择能够对视频帧图像特征自提取的三维卷积网络进行训练,并针对三维卷积网络难以优化的问题,采用一种基于重构三维卷积的异常行为识别方法,利用二维卷积与一维卷积拟合三维卷积,使得网络更易优化,同时为了加强行为信息对于识别结果的影响,加入光流特征对重构卷积网络进行融合。然后,研究了不同输入帧帧长以及不同优化方法对三种模型识别准确率的影响,对实验结果进行分析可得,重构卷积网络由于增加了网络的层数与非线性,相比于三维卷积网络在识别准确率上具有一定的优越性,加入光流特征的重构卷积网络识别结果更是达到最优。三种模型的最优识别准确率分别可以达到75.5%,85.26%与89.69%,对最终的重构卷积光流特征融合网络采用学习率调整与迁移学习两种方法进行优化,优化后的识别准确率为94.20%。最后,以Pytorch为深度学习研究框架,并结合前后端交互框架完成了异常行为检测系统的开发,同时对系统所涉及功能进行了相关介绍并最终进行了系统相关测试。测试结果显示,本文所提出的方法能够对电梯轿厢中发生的异常行为得到有效的检测,具有一定的应用价值。

关键词：电梯轿厢卷积网络行为识别重构卷积核特征融合

面向LSD-SLAM算法的实时占用栅格图研究

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面向LSD-SLAM算法的实时占用栅格图研究

作者：黄琼西安科技大学

学位级别：硕士

基于直接法的大范围单目即时定位和地图构建(LSD-SLAM,Large-Scale Direct Monocular Simultaneous Localization and Mapping)即基于单目视觉传感器数据在未知环境下估计机器人位姿并重建环境场景,对这种不依赖于GPS的导航方法的研究... 详细信息

基于直接法的大范围单目即时定位和地图构建(LSD-SLAM,Large-Scale Direct Monocular Simultaneous Localization and Mapping)即基于单目视觉传感器数据在未知环境下估计机器人位姿并重建环境场景,对这种不依赖于GPS的导航方法的研究是目前自主无人系统领域的研究热点。本文以LSD-SLAM为研究对象,对三维场景重建进行了研究。基于这个出发点主要完成了以下的研究工作。首先,针对单目视觉SLAM系统,确定LSD-SLAM为本文研究对象。通过对比的方法选定了环境数据集,LSD-SLAM作为不依赖于特征的直接法,对全局图像像素进行处理,并实时创建了半稠密的三维地图;其次,针对LSD-SLAM输出的半密集点云图对于自主导航系统不适用的问题,根据反向传感器模型(ISM)可用于表征特定传感器的不确定性的特点,提出反向传感器模型与LSD-SLAM结合的方法实时创建占用栅格图;然后,通过比较几种典型的技术确定了具有全三维建模、可更新、灵活和紧凑优点的八叉树栅格图作为本文的三维环境重建手段。对已有的可用于单目视觉的高斯反向传感器模型分析讨论关键参数后,生成实时的三维八叉树占用栅格图。改进了Andert的针对立体视觉的测量反向传感器模型,深入的分析了改进的测量反向传感器模型的关键参数影响后,实现了改进的测量反向传感器模型的实时的八叉树占用栅格图;最后,从内存消耗、实时性、定性分析以及定量分析的角度将高斯反向模型三维建模同改进的测量反向模型三维建模进行了测试比较,分析了LSD-SLAM下的三维占用栅格地图的效果,并针对影响单目视觉系统三维建模的因素进行了研讨。实验证明,LSD-SLAM完全可以和反向传感器模型结合创建准确的半稠密占用栅格图,用于自主导航。对于大型的数据集,高斯反向传感器模型的表现较好,对于小型数据集,改进的测量反向传感器模型完全可以替代高斯反向传感器模型,并且在低分辨率下的八叉树栅格图质量优于高斯反向传感器模型。

关键词：单目视觉 LSD-SLAM算法八叉树反向传感器模型三维占用栅格地图

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基于变频调速的异步电机转子断条故障诊断

基于变频调速的异步电机转子断条故障诊断

作者：李景元西安科技大学

学位级别：硕士

异步电机以其结构简单,价格低廉被应用于工农业生产的各个领域。当异步电机发生故障之时不仅损害电机本体,而且有可能引发重大生产安全事故。为保证电机及其所驱动负载的安全运行,就需要对电机状态进行监测做出早期的故障诊断。尤其随... 详细信息

异步电机以其结构简单,价格低廉被应用于工农业生产的各个领域。当异步电机发生故障之时不仅损害电机本体,而且有可能引发重大生产安全事故。为保证电机及其所驱动负载的安全运行,就需要对电机状态进行监测做出早期的故障诊断。尤其随着“节能减排”政策的大力提倡与实行,基于变频调速的异步电机系统被广泛的应用于工业生产领域。电机转子断条是异步电机的常见故障之一,目前的研究主要集中于工频电源供电下的异步电机转子断条故障诊断的研究,而针对变频器供电的异步电机转子断条故障诊断的研究还很少。所以本文将对变频调速系统中的异步电机,即异步电机在变频器供电情况下转子断条故障进行诊断研究。本文将从异步电机在工频电源供电情况下发生转子断条故障入手,分析其故障特征和相应的故障诊断方法。然后探讨将转子断条的常规检测方法定子电流频谱分析的方法(简称MCSA)应用于变频调速系统的可行性。即是否异步电机在变频器供电情况下发生断条时也存在频率为(1±2s)f的分量,并且通过判断频谱中是否存在频率为(1±2s)f的故障特征分量来检测变频调速系统的异步电机转子断条故障。 MCSA故障检测方法应用于变频调速的异步电机转子断条故障的检测之中,将针对频率为(1±2s)f的故障特征分量容易被变频器供电频率分量所淹没及变频器输出波形含有高次谐波分量,不易做出故障诊断的问题。分别提出基于数字低通滤波、自适应滤波与细化的快速傅里叶变换结合的转子断条故障诊断方法和基于数字低通滤波、希尔伯特变换与细化的快速傅里叶变换(简称ZFFT或ZOOM-FFT)结合的转子断条故障诊断方法。为验证方法的可行性,分别进行仿真与实物的实验验证。仿真通过MATLAB/Simulink建立恒压频比变频调速系统的异步电机转子故障仿真模型进行仿真验证。实验室则搭建了电机故障模拟平台,信号采集系统平台分别进行故障模拟与信号采集工作,对所提两种方法进行实验验证。经过仿真和实验验证,两种方法对特征频率和故障特征分量的提取,达到预期效果。可以将这两种方法应用于基于变频调速的异步电机转子断条故障的诊断中。

关键词：变频器转子断条数字低通滤波自适应滤波希尔伯特变换细化的快速傅里叶变换

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基于TDLAS的CO浓度检测系统的研究

基于TDLAS的CO浓度检测系统的研究

作者：张保龙西安科技大学

学位级别：硕士

矿井下的安全生产一直以来都备受关注,人们对瓦斯监测的精度要求越来越高,监测成分要求越来越全面。CO作为一种有毒、可燃、可爆炸气体,对其监测也逐渐成为必须。本文基于TDLAS技术,使用中红外DFB激光器结合光电探测器、气体吸收池和数... 详细信息

矿井下的安全生产一直以来都备受关注,人们对瓦斯监测的精度要求越来越高,监测成分要求越来越全面。CO作为一种有毒、可燃、可爆炸气体,对其监测也逐渐成为必须。本文基于TDLAS技术,使用中红外DFB激光器结合光电探测器、气体吸收池和数字锁相放大器,研制和优化了低浓度CO激光分析仪。本文主要研究了如下的内容:第一,分析了可调谐半导体激光吸收气体的光谱理论,该理论包括气体分子吸收光谱的基本知识、Lambert-Beer定律、直接吸收光谱技术和免校准波长调制技术。对一氧化碳中红外吸收峰波长进行比较。第二,设计了CO气体浓度检测仪器的硬件,包含激光驱动器数字锁相放大器和对气体吸收池和光电激光探测器进行分析和选型,设计了仪器的下位机和基于触摸屏的人机交互软件。第三,对仪器的性能进行了测试,通过实验观察了温度和压强对气体浓度测量结果的影响,采用多项式拟合的方法对数据进行修正。本文通过对比近红外和中红外的一氧化碳吸收谱线,选出了较低检测下限的谱线,设计出了激光一氧化碳检测仪器,通过实验分析仪器特性,对因温度和气体压强变化引起的气体浓度变化测量结果进行修正,使得仪器检测气体浓度更加精准。

关键词： TDLAS CO 检测系统波长调制光谱

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地面毛煤煤矸石目标检测算法研究

地面毛煤煤矸石目标检测算法研究

作者：郝乐西安科技大学

学位级别：硕士

为推动洁净煤技术在煤炭行业的发展,煤矸石分拣成为提升煤质的重要手段,而煤矸石目标检测是煤矸石分拣的关键,该步骤的定位与类别能够为后续分拣设备提供动作信息。当前煤矸石检测方法较为成熟的是射线识别,但射线危害环境的同时,难以... 详细信息

为推动洁净煤技术在煤炭行业的发展,煤矸石分拣成为提升煤质的重要手段,而煤矸石目标检测是煤矸石分拣的关键,该步骤的定位与类别能够为后续分拣设备提供动作信息。当前煤矸石检测方法较为成熟的是射线识别,但射线危害环境的同时,难以通过单维度结果对煤矸石目标定位;图像检测法由于其绿色、安全等特性,已成为该领域的研究热点,但现阶段煤矸石图像检测均采用表征学习的分类方法,将此类问题看作机器学习中的分类任务,存在识别目标单一,难以满足实际需求等问题。基于此背景,论文开展地面毛煤煤矸石目标检测算法研究,实现对皮带上煤矸石目标的检测。本文以某煤矿为背景,将地面毛煤的煤矸石作为研究对象。首先,结合煤矸石图像特征,利用人工提取与卷积神经网络提取特征方式,通过K-means对不同方式提取的特征与不同深度卷积层输出的特征进行聚类,从而提出用于有效提取煤矸石图像特征的深度;其次,通过风格迁移模型与仿射变换增加附着煤泥的煤矸石数据,达到提高后续模型检测附着煤泥目标精度、扩充原始数据集的目的;再次,针对煤矸石图像标注冗杂、人力资源投入过大等问题,提出基于半监督学习的半自动标注算法;从次,利用尺度与感受野的对应关系,提出了适用于50-150mm煤矸石目标检测模型尺度,并根据煤矸石数据集中目标大小信息,利用聚类算法为目标检测模型提供先验框信息,针对煤矸石检测属于密集型检测问题,提出了改进训练损失函数,得到适用于煤矸石检测的目标检测模型。最后,在同一硬件搭载与软件部署情况下,通过贪心算法对不同尺度、锚框、置信度的平均精度均值、检测速度、训练损失进行讨论,采用学习率预热+学习率衰减的方式充分训练煤矸石数据特征。论文实验验证了煤矸石目标检测模型的有效性,并且为适应现场对煤矸石检测的速度、精度要求,给出了适用于实际煤矸石目标检测的算法结构,更好地实现了对地面毛煤煤矸石目标检测的需要。

关键词：煤矸石目标检测卷积神经网络特征聚类风格迁移半监督算法

基于IndyLSTM锂电池充电剩余时间预测

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基于IndyLSTM锂电池充电剩余时间预测

作者：刘鑫西安科技大学

学位级别：硕士

充电剩余时间作为锂电池荷电状态（State of Charge,SOC）的重要参数,反映了锂电池充电状态与时间的关系。对充电剩余时间的准确预测能够有效发现和避免锂电池过充等不安全行为,为锂电池的安全性和稳定性提供保障。论文提出了一种基于... 详细信息

充电剩余时间作为锂电池荷电状态（State of Charge,SOC）的重要参数,反映了锂电池充电状态与时间的关系。对充电剩余时间的准确预测能够有效发现和避免锂电池过充等不安全行为,为锂电池的安全性和稳定性提供保障。论文提出了一种基于独立长短期记忆循环神经网络（IndyLSTM）的锂电池充电剩余时间预测方法,设计并实现了锂电池充电剩余时间预测系统。主要研究内容如下:首先,提出了锂电池充电剩余时间预测系统的总体方案,对数据采集终端和系统软件进行了设计与实现。数据采集终端主要是利用信号采样单元对锂电池充电过程中产生的电池电压、电池电流、电池温度和充电电压进行采集,并通过NB-IoT通信模块与物联网云平台进行数据交互。系统软件主要包括数据终端采集软件和应用软件,其中数据采集终端软件负责统一调度各硬件单元,以确保系统可以稳定有序工作;应用软件通过HTTPS协议和RESTful接口与物联网云平台进行数据交互,将获取的数据进行可视化显示并输入到TensorFlow训练好的模型中得到充电剩余时间的预测值。其次,为了满足锂电池充电剩余时间预测对准确性和稳定性的要求,对循环神经网络进行了深入研究,建立了基于IndyLSTM的锂电池充电剩余时间预测模型,对lndyLSTM预测模型中超参数的设定方式进行了研究,对比分析了不同隐藏层层数、节点数、批大小和优化算法对预测模型的影响,并且与常规的长短期记忆网络（LSTM）及支持向量回归（SVR）的预测效果进行对比分析,实验结果表明,IndyLSTM模型相较于LSTM和SVR模型测试结果的均方根误差分别降低了 40.803%和46.345%,平均绝对误差百分比分别降低了 7.633和5.670。最后,根据设计方案搭建了实验平台,分别完成了信号采样单元、物联网云平台和充电剩余时间预测模块测试。测试结果证明了设计方案的可行性和预测方法的有效性。本文的研究成果可以为锂电池充电剩余时间预测的开发设计以及类似项目提供理论参考和设计指导,具有一定的推广价值。

关键词： IndyLSTM 锂电池充电剩余时间长短期记忆网络支持向量回归