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111.
为对水产养殖池塘的溶解氧进行有效监控,提出基于故障树分析的增氧机控制系统可靠性动态风险评价法。利用故障树分析法(FTA)确定增氧机控制系统在不同时空条件下影响溶解氧给定、系统通信、溶解氧检测和溶解氧控制等可靠性的主要风险因素,实时构建可靠性风险评价指标体系。建立权重跟随指标值动态变化的变权赋值模型,应用相对差异函数确定评价指标的隶属度,通过对增氧机控制系统可靠性动态风险进行综合评定和等级特征值计算,确定增氧机控制系统当前可靠性状态。以镇江市某个池塘增氧机控制系统可靠性为例进行动态风险综合评价,得出该系统当前可靠性风险等级为中等,该评价结果能够提供提高增氧机控制系统可靠性的科学依据。 相似文献
112.
Buck型功率变换器无抖振滑模控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统比例积分微分(PID)控制方法运用于直流Buck变换器时,在干扰较大的情况下,很难取得满意的控制效果问题,利用二阶滑模控制技术,提出了一种无抖振的滑模控制方法,以改善大扰动条件下Buck变换器的鲁棒性。将占空比变量的导数看作虚拟控制器,设计非连续的二阶滑模控制器;实际控制器则为非连续控制器的积分,从而避免了控制器的抖振。在此基础上,采用PWM定频控制方式将该算法运用在Buck电路上。通过和PID控制算法进行仿真和实验对比,验证了该滑模控制器的可靠性与优越性。结果表明:系统启动时间缩短了近50%;当突变负载和输入电压改变时,系统输出电压变化幅度明显减小。 相似文献
113.
基于空间特征谱聚类算法的含噪苹果图像优化分割 总被引:1,自引:1,他引:0
为了减少噪声对苹果采摘机器人的目标识别所带来的影响,对含噪苹果图像的分割方法进行了研究。该研究设计一种针对噪声具有鲁棒性的苹果图像分割方法,首先计算苹果图像的三维空间特征点的紧致性函数,用以构造邻近点的相似矩阵实现苹果图像的去噪效果;再利用离群点矩阵拆分并由其他剩余列向量线性表示,对相似矩阵进行离群点调优实现聚类优化,进而提出基于空间特征的谱聚类含噪苹果图像分割的优化算法,旨在提高分割算法的效率和识别准确率。通过对两幅苹果图像添加不同程度的高斯和椒盐噪声(方差分别为0.01、0.05和0.1的高斯噪声和概率为0.01、0.05和0.1的椒盐噪声)进行试验,分别求出谱聚类方法、基于空间特征的谱聚类方法和该文优化方法的苹果目标图像的分割图,并计算三类方法的分割准确率。该文优化方法对于单个苹果受不同噪声影响下的分割准确率均在99%以上,对于重叠苹果的分割准确率均在98%以上,对于所选取的30幅苹果图在方差为0.05的高斯噪声和概率为0.01的椒盐噪声影响下的平均分割准确率为99.014%。结果表明:谱聚类方法受噪声的影响较大;基于空间特征的谱聚类方法的分割效果受噪声的影响较小,但在边界区域仍然有很多错分的像素;优化方法在边界区域的分割要优于基于空间特征的谱聚类方法;在设定的试验条件下,其分割结果准确率相对于基于空间特征的谱聚类方法和传统的谱聚类方法可分别提高5%~6%和9%~25%。在分割效率方面,该文优化方法的分割时间低于传统的谱聚类算法,且与基于空间特征谱聚类方法接近。研究结果为苹果采摘机器人的快速目标识别提供参考。 相似文献
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115.
116.
117.
基于LEACH协议的水产养殖参数智能监控系统 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于LEACH(Low energy adaptive clustering hierarchy)协议的水产养殖溶解氧参数低功耗无线测量网络和溶解氧浓度的智能变频控制技术。无线传感网络中簇首对测量节点的数据先进行融合,然后发送到基站。针对水体溶解氧参数变化缓慢的特点,规定在每一帧内变化小于0.1 mg/L时,不再向簇首发送数据。簇首调整各节点在该帧内数据发送时隙,延长簇首和节点的休眠时间,降低了功耗。PLC根据溶解氧参数的变化一方面通过变频器控制叶轮增氧机,在白天水体溶解氧质量浓度大于5.0 mg/L时,叶轮增氧机低速"耕水",充分利用自然界的风能、光能和藻类的光合作用改善水质;另一方面当溶解氧质量浓度低于5.0 mg/L下限时,采用模糊变频控制迅速缩小误差,在接近控制目标后,变频器输出稳定。通过试验验证,相对于人工粗略控制,节约电能42.3%以上,产量提高11.8%,综合经济收益提高41.3%。 相似文献
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119.
苹果采摘机器人夜间图像边缘保持的Retinex增强算法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了提高采摘机器人的适用性和工作效率,保证成熟苹果果实的及时采摘,需要机器人具有夜间连续识别、采摘作业的能力。针对夜间苹果图像的特点,该文提出一种基于引导滤波的具有边缘保持特性的Retinex图像增强算法。利用颜色特征分量采用具有边缘保持功能的引导滤波来估计出照度分量;进而利用单尺度Retinex算法对图像进行对数变换获得仅包含物体本身特性的反射分量图像;分别对照度分量和反射分量图像增强后,再合成为新的夜间苹果的增强图像。文中选取30幅荧光灯辅助照明下采集到的夜间苹果图像进行试验的结果显示,该文增强算法处理后的30幅图像的平均灰度值,分别比原始图像、直方图均衡算法、同态滤波算法和双边滤波Retinex算法处理后的图像平均提高230.34%、251.16%、14.56%、7.75%,标准差平均提高36.90%、-23.95%、53.37%、28.00%,信息熵平均提高65.88%、99.68%、66.85%、17.53%,平均梯度提高161.70%、64.71%、139.89%、17.70%。且该文算法较双边滤波Retinex方法的运行时间平均减少74.56%。表明该文算法在夜间图像增强效果和运行时间效率上有明显的提高,为后续夜间图像的分割和目标识别提供了保障。 相似文献
120.