检索结果-南通市图书馆

基于无线传输顺控系统的超滤系统性能分析与仿真

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系统仿真学报 2014年第1期26卷 23-28,34页

作者：王仁书白焰李秋灵朱耀春琚赟华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

以电站化学水处理中超滤系统的顺序控制为背景,提出无线分布式顺序控制系统。系统的特点是取消传统控制系统中集中的控制器,同时将控制逻辑分散到现场的无线节点。系统的控制任务主要由现场控制级的无线节点完成,而且系统中的设备状态... 详细信息

以电站化学水处理中超滤系统的顺序控制为背景,提出无线分布式顺序控制系统。系统的特点是取消传统控制系统中集中的控制器,同时将控制逻辑分散到现场的无线节点。系统的控制任务主要由现场控制级的无线节点完成,而且系统中的设备状态完全依靠无线网络进行传输。为分析无线传输中的误码和延时对系统性能的影响,建立了无线分布式顺序控制系统的Petri网模型,提出状态限定的方法提高系统正确运行的概率,并采用偏差补偿减小无线传输延时造成的状态持续时间偏差。最后给出仿真对比结果证明方法的有效性。

关键词：无线网络分布式系统顺序控制 Petri网

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复合绝缘子夜间巡视图像智能处理技术研究

海峡科学 2022年第4期 49-55页

作者：王仁书吴文斌董懿飞梁曼舒刘志鹏国网福建省电力有限公司电力科学研究院福建福州350007 福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108 国网福建省电力有限公司莆田供电公司福建莆田351100

针对目前复合绝缘子夜间巡视存在的困难,研究可见光和红外图像智能处理技术。其中,针对夜巡可见光图像照度不足问题,基于Retinex原理对可见光图像进行照度增强,并在增强后的图像上自动标识放电点;针对复合绝缘子红外图像温度分析困难问... 详细信息

针对目前复合绝缘子夜间巡视存在的困难,研究可见光和红外图像智能处理技术。其中,针对夜巡可见光图像照度不足问题,基于Retinex原理对可见光图像进行照度增强,并在增强后的图像上自动标识放电点;针对复合绝缘子红外图像温度分析困难问题,在红外图像温度数据解析的基础上,提出一种基于深度学习的复合绝缘子红外图像分割方法,将复合绝缘子红外图片和温度数据进行特征挖掘和特征融合,实现了复合绝缘子的准确分割,并且根据分割结果进一步提取绝缘子的温度值,实现绝缘子的状态诊断。此外,还开展了历史图像测试并应用在220kV输电线路夜巡中,通过开发应用软件将可见光和红外图像智能处理模型进行集成,并在输电线路夜间巡视现场进行了应用测试。结果表明,该文提出的图像智能处理技术能够满足夜巡作业需求。

关键词：复合绝缘子照度增强图像分割卷积神经网络

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电厂超滤系统低功耗无线监测网络的设计

自动化仪表 2012年第8期33卷 74-77,80页

作者：汪凤珠白焰王仁书华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

为克服现有化学水处理系统所存在的成本高、布线复杂、扩展性差等缺陷,提出了一种基于ZigBee的电厂锅炉补给水超滤系统监测网络的设计方案,并给出了详细的硬件电路和软件设计流程。对状态检测的能耗进行了理论分析和计算,利用PLC实现了... 详细信息

为克服现有化学水处理系统所存在的成本高、布线复杂、扩展性差等缺陷,提出了一种基于ZigBee的电厂锅炉补给水超滤系统监测网络的设计方案,并给出了详细的硬件电路和软件设计流程。对状态检测的能耗进行了理论分析和计算,利用PLC实现了整个无线监测系统。测试表明,该设计符合实际需求并且具有较低的功耗。

关键词：电厂超滤系统低功耗 ZigBee 无线监测网络 CC2430 PLC

基于模糊Petri网的无线顺序控制系统的故障诊断

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计算机工程与科学 2014年第8期36卷 1512-1518页

作者：许呈嫣白焰王仁书华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

通过分析基于无线传感器网络的顺序控制系统,给出它的故障传播规则。针对模糊Petri网在故障诊断中的置信度模糊推理算法的不足,进行了添加阈值判断的改进。运用改进后的模糊Petri网推理算法对无线顺序控制系统进行故障诊断,计算控制器... 详细信息

通过分析基于无线传感器网络的顺序控制系统,给出它的故障传播规则。针对模糊Petri网在故障诊断中的置信度模糊推理算法的不足,进行了添加阈值判断的改进。运用改进后的模糊Petri网推理算法对无线顺序控制系统进行故障诊断,计算控制器故障发生的概率,得出其中控制逻辑重新发送概率最大,理论结果与现场实际测试结果基本一致。

关键词：模糊Petri网无线传感器网络顺序控制故障诊断

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具有容错性的洪泛时间同步算法研究

计算机仿真 2013年第12期30卷 257-260,346页

作者：李秋灵白焰王仁书华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

时间同步技术是无线传感器网络的重要组成部分,许多无线传感器的应用都建立在准确同步的基础之上。目前典型的时间同步算法中,洪泛时间同步算法(FTSP)是最为有效的方法,综合考虑了时间同步的精度、功耗、扩展性和鲁棒性等多方面的要求,... 详细信息

时间同步技术是无线传感器网络的重要组成部分,许多无线传感器的应用都建立在准确同步的基础之上。目前典型的时间同步算法中,洪泛时间同步算法(FTSP)是最为有效的方法,综合考虑了时间同步的精度、功耗、扩展性和鲁棒性等多方面的要求,但在容错能力上还有所欠缺。在原算法基础上运用线性回归的残差分析法来找出节点接收到的异常信息,并进行差错判断,同时对求出的时钟漂移率进行修正。仿真结果表明,改进算法不仅对错误信息具有良好的容错能力,而且在同步精度和稳定性方面都有所提高。

关键词：无线传感器网络洪泛时间同步容错线性回归时钟漂移率

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泊松分布下无线传感器网络多目标覆盖控制

计算机应用 2013年第7期33卷 1820-1824,1832页

作者：徐奕昕白焰赵天阳王仁书华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206

针对无线传感器网络中k重覆盖率、能耗、可靠性难以协调的问题,在节点呈泊松分布的假设下,提出了多目标优化的覆盖控制。针对多目标差分进化算法在种群初始化、参数控制和种群维护中的不足,分别设计了种群正交初始化、参数自适应控制和... 详细信息

针对无线传感器网络中k重覆盖率、能耗、可靠性难以协调的问题,在节点呈泊松分布的假设下,提出了多目标优化的覆盖控制。针对多目标差分进化算法在种群初始化、参数控制和种群维护中的不足,分别设计了种群正交初始化、参数自适应控制和动态种群维护策略,提出了改进的多目标差分进化(I-DEMO)算法对模型进行求解。仿真结果表明,该控制策略能够在达到81.2%的3重覆盖率的同时有效降低能耗并保障可靠性,I-DEMO可以支配传统算法76%的Pareto前沿。该算法同样适用于求解其他多目标问题。

关键词：无线传感器网络泊松分布 k重覆盖率能耗可靠性多目标差分进化算法

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在线分析系统通用故障诊断平台设计与实现

控制工程 2016年第4期23卷 576-581页

作者：高喜奎白焰王仁书李玉凯华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 福建省计量科学研究院福州350003

以无线传感器网络为基础,提出了在线分析系统通用故障诊断平台。设计了分层故障诊断机制、冗余传输网络机制、网络"脉动"机制以及网间动态切换机制提高系统性能。同时,给出终端设备和网关的硬件设计原理,无线节点和网关的主要软件功能,... 详细信息

以无线传感器网络为基础,提出了在线分析系统通用故障诊断平台。设计了分层故障诊断机制、冗余传输网络机制、网络"脉动"机制以及网间动态切换机制提高系统性能。同时,给出终端设备和网关的硬件设计原理,无线节点和网关的主要软件功能,实现高可靠性和实时性的通用故障诊断平台。最后,给出该故障诊断平台的实际应用情况。

关键词：在线分析系统故障诊断无线传感器网络

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化学水超滤系统中Zigbee无线网关设计

电站系统工程 2012年第2期28卷 46-48页

作者：赵坚钧白焰汪凤珠王仁书田海亮华北电力大学乌斯太热电厂

为实现无线传感器网络与工业有线网络互联,通过对工业无线网关应用需求的分析,以火电厂化学水超滤系统为背景设计开发了一种基于Zigbee无线通信技术的工业无线网关。介绍了无线网关关键电路的软硬件设计。以C8051F为数据处理核心实现了Z... 详细信息

为实现无线传感器网络与工业有线网络互联,通过对工业无线网关应用需求的分析,以火电厂化学水超滤系统为背景设计开发了一种基于Zigbee无线通信技术的工业无线网关。介绍了无线网关关键电路的软硬件设计。以C8051F为数据处理核心实现了Zigbee协议向Profibus-Dp现场总线数据格式转换。

关键词： Zigbee 无线传感器网络 Profibus-Dp现场总线 C8051F

基于YOLO的无人机电力线路杆塔巡检图像实时检测

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中国电力 2019年第7期52卷 17-23页

作者：郭敬东陈彬王仁书王佳宇仲林林国网福建省电力有限公司电力科学研究院福建福州350007 东南大学电气工程学院江苏南京210096

无人机巡检已成为电力线路灾后巡检的重要方式。然而,目前的无人机巡检仍主要通过人工方式评估线路灾损,不仅费时费力,而且准确率低。提出了一种基于深度学习算法(YOLO)的实时目标检测模型,用于灾后根据无人机巡检视频实时检测电力杆塔... 详细信息

无人机巡检已成为电力线路灾后巡检的重要方式。然而,目前的无人机巡检仍主要通过人工方式评估线路灾损,不仅费时费力,而且准确率低。提出了一种基于深度学习算法(YOLO)的实时目标检测模型,用于灾后根据无人机巡检视频实时检测电力杆塔的状态。通过对倒断类杆塔图像进行数据增广,解决了杆塔类别不平衡问题。通过使用K-means算法对杆塔数据集的目标框进行重新聚类,改进了YOLO算法参数。测试结果表明,该模型能有效检测多种环境下多种尺度的杆塔目标。改进后的模型在测试集上的召回率和交并比(IoU)较改进前有所提高,且平均均值精度(mAP)达到94.09%,检测速度达到20帧/s。此外,也对更快的简化版YOLO模型进行了测试,检测速度能达到30帧/s。

关键词：无人机巡检电力杆塔深度学习 YOLO 数据增广人工智能与大数据应用