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关键词： 机器视觉   芒果分级   图像压缩   神经网络   遗传算法   小波变换  

摘要： 针对基于机器视觉的芒果质量分级系统,所采集的图像样本多、数据量大,给处理、传输和存储的软硬件系统所带来的问题,结合小波变换对遗传神经网络图像压缩算法进行改进。首先对芒果图像进行小波变换,提取低频系数输入神经网络中;然后采用遗传算法优化以解决BP神经网络易陷入局部最优的问题,但因不变的交叉概率和变异概率使遗传算法存在收敛到局部最优的缺陷,因此按照个体适应度的集中与分散程度自适应地调整交叉概率与变异概率,使得算法的寻优性能得到改善;最后建立基于优化网络的芒果图像压缩模型。实验结果表明,所提出的压缩算法与BP、GA-BP、IAGA-BP压缩算法相比,在获得高压缩比的同时重建图像效果好、保真度高,峰值信噪比有一定的提高。

关键词： TSSA算法   吸收塔浆液   pH值控制技术  

摘要： 为了提高火电厂烟气脱硫系统吸收塔浆液pH值的调控效果,研究过程以常用的串级-前馈控制模式为基础,建立了石灰石浆液阀和浆液池的调控模型。引入改进麻雀搜索算法(Tent-based Sparrow Search Algorithm,TSSA),对该控制模式的比例系数、积分系数、微分系数进行寻优求解,从而提高响应速度和调控精度。通过仿真测试检测TSSA-串级-前馈控制模式的性能,结果显示,其调节pH的耗时、最大动态偏差、超调比均取得了良好的效果。在传统串级-前馈控制模式中引入TSSA算法,能够显著改善pH值控制精度,同时避免调节滞后。

关键词： 坐标转换   专变采集终端   负载均衡   星型结构   重载节点   轻载节点  

摘要： 为避免专变采集终端因负载差异较大影响其运行稳定性,提出基于坐标动态转换算法的专变采集终端自适应负载均衡(ALB)算法。采用分布式采集信息方法采集专变采集终端负载信息,并通过集中迁移方法量化处理采集的负载信息;结合加权平均算法和双线内插处理专变采集终端节点残差,经坐标动态转换获取专变采集终端新坐标;依据专变采集终端坐标位置,建立各个专变采集终端节点的星型结构,结合采集负载信息,通过负载和负载转移阀值之间的关系,判断专变采集终端节点负载是否均衡。负载不均衡时,需结合识别重载节点和基于二叉树的备用节点表,将重载节点的负载转移至备用节点,实现专变采集终端自适应负载均衡。实验结果表明:该算法可有效缓解重载节点的压力,使专变采集终端负载达到均衡状态,且坐标转换误差值较小;能有效降低专变采集终端负载均衡的响应时间,增强吞吐量并提升负载均衡度,负载均衡效果较好。

关键词： 交通标志检测   YOLOv7算法   黑夜图像增强   自注意力机制   损失函数  

摘要： 针对交通标志检测算法在黑夜及弱光条件下存在检测精度不高、漏检等问题,提出一种改进YOLOv7的交通标志检测算法。构建用于弱光增强的高斯图像滤波器,抑制其背景噪声,对图像实现像素增强。在YOLOv7网络中,构建新的AC-ResBlock残差模块来替代ELAN中的3×3卷积模块,以提高交通标志的特征提取能力和网络推理速度。引入SIoU损失函数提高模型的准确度,加速训练过程收敛。采用K-means++算法代替K-means重新标定锚框的尺寸,在扩展后的中国交通标志检测数据集CCTSDB上的实验结果表明,改进后的YOLOv7算法准确率达到95.7%,召回率达到94.8%,平均精度达到96.3%,优于YOLOv8、YOLOv5及其他主流检测算法,可以实现黑夜及弱光条件下的交通标志检测。对于复杂环境下的交通标志检测具有一定的研究意义。

关键词： 改进鸽群算法   配电网   多时间尺度   源荷储协同   优化调度  

摘要： 在设计的基于改进鸽群算法的配电网多时间尺度源荷储协同优化调度中,首先全面采集配电网的源荷储实时数据,运用改进的鸽群算法,精准地确定了配电网源荷储协同调度的目标函数,旨在最大化资源利用效率并降低运营成本。然后,构建了多时间尺度的源荷储协同调度模型,该模型融合了日前与日内两个维度的调度策略,以应对能源供需的不确定性。最终,在精细划分的时间尺度上,模型实现了配电网源荷储的协同优化。实验结果表明,在20~25h和45~50h,燃机出力均达到或接近峰值,可去负荷的调节主要集中在用电高峰期,如20~30h和38~42h,这些时段内可去负荷的电力输出为负值,说明配电网采取了减负荷措施以应对电力短缺,在优化调度效果方面表现出明显的优势,具有较高的应用价值。

关键词： digital image processing   industrial environment   non-cooperative target   pose measurement  

摘要： In complex industrial scenes,it is difficult to acquire high-precision non-cooperative target pose under monocular visual servo *** paper presents a new method of target extraction and high-precision edge fitting for the wheel of the sintering trolley in steel production,which fuses multiple target extraction algorithms adapting to the working environment of the ***,based on obvious difference between the pixels of the target image and the non-target image in the gray histogram,these pixels were classified and then segmented in intraclass,removing interference factors and remaining the target ***,multiple segmentation results were merged and a final target image was obtained after small connected regions were *** the edge fitting stage,the edge fitting method with best-circumscribed rectangle was proposed to accurately fit the circular target ***,PnP algorithm was adopted for pose measurement of the *** experimental results showed that the average estimation error of pose angleγwith respect to the z-axis rotation was 0.2346°,the average measurement error of pose angleαwith respect to the x-axis rotation was 0.1703°,and the average measurement error of pose angle β with respect to the y-axis rotation was 0.2275°.The proposed method has practical application value.

关键词： 深度强化学习   作业车间调度   卷积神经网络   近端策略优化   空间金字塔池化  

摘要： 作业车间调度问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,其调度方案的优劣直接影响制造系统的运行效率。为得到更优的调度策略,以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种基于近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)调度方法。设计了一种三通道状态表示方法,选取16种启发式调度规则作为动作空间,将奖励函数等价为最小化机器总空闲时间。为使训练得到的调度策略能够处理不同规模的调度算例,在卷积神经网络中使用空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP),将不同维度的特征矩阵转化为固定长度的特征向量。在公开OR-Library的42个作业车间调度(Job-Shop Scheduling Problem,JSSP)算例上进行了计算实验。仿真实验结果表明,该算法优于单一启发式调度规则和遗传算法,在大部分算例中取得了比现有深度强化学习算法更好的结果,且平均完工时间最小。

关键词： Logistic混沌算法   网格搜索   离散小波变换   离散余弦变换   奇异值分解  

摘要： 为提高数字水印的鲁棒性和安全性,本文提出一种基于位置优化的DWT-DCT-SVD水印算法.首先,通过Logistic混沌算法对水印进行置乱预处理,以增强算法的安全性;然后,通过网格搜索优化算法精准选择水印最佳嵌入位置,以提高水印的鲁棒性;最后,通过对载体图像和带水印图像进行两级离散小波变换(DWT),并结合离散余弦变换(DCT)和奇异值分解(SVD)技术来完成水印的嵌入和提取,实现信息的高效嵌入与准确恢复.此外,通过动态调整嵌入强度,进一步增强算法的随机性和不可预测性,从而显著提升算法的抗攻击能力.实验结果表明,该方法不仅在保证水印不可见性的前提下能够有效抵抗高斯噪声、旋转、JPEG压缩等多种攻击,而且保障了优越的鲁棒性和安全性,为数字水印技术的实际应用提供了新的解决方案.

关键词： 转向架   轴承   轨旁声学诊断系统   多普勒效应   畸变  

摘要： 在机车车辆轴承故障的早期阶段,利用声学诊断技术检测轴承故障时发出的音频信号特征,识别轴承故障,但采集到的音频信号经常存在多普勒畸变,无法准确识别轴承故障。为此,分析轨边声学诊断系统采集的音频信号多普勒畸变特点,设计一种多普勒畸变矫正算法,并通过仿真验证矫正算法的有效性,为提高机车车辆轴承故障的声学诊断准确性提供参考。

关键词： 转子断条故障   二阶差分   有限元仿真   快速傅里叶变换  

摘要： 针对鼠笼式异步电动机转子断条故障进行电流频谱分析时,故障特征通常被基波掩盖的问题,提出一种对定子电流信号进行二阶差分求导的算法,抑制主频信号以突出主频附近的边频分量,以有效提取故障特征信号。采用maxwel1有限元仿真分析,搭建了电机转子断条故障仿真模型,并利用二阶差分求导算法对采样数据进行处理,提取出故障频谱特征,验证了算法的有效性与实用性,对鼠笼式异步电机转子断条故障检测具有应用价值。