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自动化应用
自动化应用

陈胜

月刊

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重庆市渝北区龙溪镇武陵路上海大夏B栋17-4《自动化应用》杂志社

自动化应用/Journal Automation Application
查看更多>>《自动化应用》杂志是由国家科技部主管，科技部西南信息中心主办，1960年创刊，国内外公开发行，每月25日出版，在国内外自动化类杂志中具有很大影响力的实用性技术杂志。电厂、煤矿、水厂、冶金、造纸、机械、石化、化工、纺织、建材等的工程技术人员、管理人员以及高校师生。
正式出版
收录年代

    U型通风放煤工作面采空区煤自燃研究

    冷岳魏
    163-166页
    查看更多>>摘要：瓦斯与煤自燃复合灾害已成为煤矿重特大事故的常见模式.为揭示高抽巷(HLDR)的U型通风综放工作面采空区复合灾害特征,以东曲矿19303工作面为例,借助COMSOL模拟不同供风条件下,高抽巷的U型通风综放工作面通风方式和采空区瓦斯浓度场分布规律,并划分采空区瓦斯与煤自燃复合灾害区域的定量.结果表明,现场实验数据与仿真结果相符合,验证了仿真的有效性,模拟结果为采空区灾害的防治提供了重要的理论依据和实践指导.

    U型通风煤自燃瓦斯爆炸复合灾害相似理论数值模拟

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    基于GO-FLOW法的某高速列车齿轮箱可靠性分析方法研究

    赫英凤庞亚男
    167-170页
    查看更多>>摘要：针对传统FTA无法对有反馈、多状态、有时序系统进行可靠性计算的问题,提出了一种基于GO-FLOW法的某型高速列车变速箱的可靠性分析方法.首先,根据齿轮箱的工作原理和结构逻辑,确定了操作符的类型并建立了齿轮箱系统的GO-FLOW图模型.其次,修正共因故障后计算齿轮箱成功概率并绘制齿轮箱的健康变化规律曲线.最后,对比GO-FLOW与FTA的分析结果可知,GO-FLOW法在齿轮箱健康评估应用中高效可行,且具有时序性.同时,该方法减少了计算量,为维修维护高速列车齿轮箱系统和提升其健康管理水平提供了一定的理论指导作用.

    高速列车齿轮箱可靠性分析GO-FLOW法FTA法健康评估

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    基于红外图像的低压配电柜内部短路故障识别研究

    曹家君李秋雨周儒畅
    171-174页
    查看更多>>摘要：由于低压配电柜内部结构和电气元件复杂,短路故障的信号特征可能受多种因素的干扰,导致识别偏差值较大.为此,进行基于红外图像的低压配电柜内部短路故障识别研究.首先,预处理低压配电柜内部的红外图像,以提高图像质量和对比度.其次,利用预处理后的红外图像,通过图像分割和特征提取技术,定位短路故障发生的区间,缩小故障搜索范围.在此基础上,构造节点故障特征数据,提取关键故障特征量,以量化描述故障的特征.最后,通过对比正常与故障状态下的特征量差异,实现低压配电柜内部短路故障的准确识别.结果表明,在区间AB段的任何地方,与基于电流分析的方法和基于电气信号波形分析的方法相比,基于红外图像的低压配电柜内部短路故障识别方法的偏差值都是最小的,故障识别结果和实际故障所处的区间一致,实际应用效果更好.

    红外图像低压配电柜短路故障识别内部短路

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    基于模糊C均值聚类算法的浆液循环泵节能运行优化方法研究

    闫庚
    175-177页
    查看更多>>摘要：在浆液循环泵运行阶段,受客观应用需求波动的影响,其功耗相对较高.为此,提出基于模糊C均值聚类算法的浆液循环泵节能运行优化方法.在浆液循环泵运行数据特征提取阶段,采用基于无监督的深度学习模型,借助随机初始化的卷积核,对输入的数据进行卷积计算,获取低维空间的特征映射,随后通过反卷积确定浆液循环泵运行参数特征;在节能运行优化阶段,引入模糊C均值聚类算法,通过聚类具有相同特征的数据,将相同聚类内功耗最小的参数作为同类运行工况下的优化结果.结果显示,测试循环泵的功耗虽然会随着通过的最大颗粒粒度的增加而呈稳定增大的趋势,但对应的增幅较小,与对照组相比,其分别在节能程度和节能适应性方面表现出了明显优势.

    模糊C均值聚类算法浆液循环泵深度学习模型特征提取

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    改进神经网络下的电力负荷短期预测方法

    戴雯菊严炼
    178-179,182页
    查看更多>>摘要：随着我国电力供给压力的逐步增大,电力负荷短期预测工作变得尤为重要.其不仅可为电力调度工作提供一定参考,还能正确指导电价拟定.基于此,以神经网络的特点为切入点,分析改进神经网络下的电力负荷短期预测方法,并对RNN、LSTM、GRU进行实验对比分析,旨在证明通过改进神经网络,可有效提高电力负荷短期预测精度,为电力部门决策提供一定参考.

    神经网络电力负荷短期预测

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    基于机器视觉的亚像素边缘检测算法研究

    丁雷杜鹏孙志杰
    180-182页
    查看更多>>摘要：详细综述了基于机器视觉的亚像素边缘检测算法,旨在全面总结该领域的研究现状和进展.首先,介绍了亚像素边缘检测的重要性及其在图像处理和计算机视觉领域中的广泛应用;其次,归纳了不同亚像素边缘检测方法,包括基于梯度信息、基于模型拟合和基于最小二乘法等;然后,分析了各种方法的优缺点,并对其比较和评价;再次,提出了当前亚像素边缘检测算法面临的挑战和研究方向,如提高算法的鲁棒性、适应性和效率等;最后,强调了该算法的研究意义和价值,提出了未来研究的发展方向.

    机器视觉亚像素边缘检测图像处理计算机视觉

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    基于机器学习的火电厂风机故障预警方法

    李乐
    183-185,188页
    查看更多>>摘要：火电厂风机长时间处于高负载、高转速的工作环境下,易出现各种故障,严重时可能导致整个电厂的停机.对此,提出基于机器学习的火电厂风机故障预警方法.通过计算火电厂风机的残差值,对比正常状态与异常状态下的数据差异,初步判断风机是否存在故障.为进一步提高预警的准确率,利用机器学习算法优化了预警模型,调整了超参数,使得模型在快速适应实际运行环境的情况下实现风机故障预警.结果表明,该预警方法能预测风机故障发出报警,为保障火电厂的安全稳定运行提供了有力支持.

    机器学习火电厂风机故障故障预警

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    基于图像处理的交通违法非现场执法自动化控制系统设计

    黄杰
    186-188页
    查看更多>>摘要：针对城市交通流量和交通违法行为不断增长的问题,设计了一种基于图像处理技术的交通违法非现场执法自动化控制系统.基于先进的卷积神经网络,该系统可用于分析交通监控摄像头捕捉到的图像,实现对交通违法行为的自动检测和精准识别.同时,引入了高效的图像质量评估算法,选取清晰的违法图像作为执法依据,显著减轻了人工审核的负担,提升了交通违规检测的智能化程度.

    图像处理交通违法非现场执法自动化控制

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    采煤机连接架疲劳寿命分析与改进

    刘广美李东阳
    189-191页
    查看更多>>摘要：以MG500/1180型采煤机连接架为研究对象,利用ANSYS Workbench仿真分析软件开展了连接架疲劳寿命分析.结果表明,连接架煤壁侧连接耳板处疲劳寿命最低,为4.975e+04,对应的疲劳损伤数值为2.086e-5.然后,通过将煤壁侧肋板厚度由227 mm增加至245 mm、采空侧肋板厚度由156 mm增加至158 mm的方法完成了连接架改进设计.与改进前相比,连接架疲劳寿命提高了1.386e+5,疲劳损伤降低了1.555e-5,工作寿命由295天延长至1 162天.

    煤矿采煤机连接架疲劳寿命

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    基于大数据分析的交通非现场执法运输自动管理系统设计

    刘海涛
    192-194页
    查看更多>>摘要：随着交通体系的日益复杂和交通流量的持续增长,传统的交通管理和执法方式面临许多挑战.在此背景下,大数据技术的应用提供了一种创新的解决方案.综合探讨了大数据分析在交通管理中的应用,包括大数据技术在识别交通违规行为和提升执法效果方面的潜力.详细阐述了基于大数据分析的交通非现场执法运输自动管理系统的设计,包括系统违规行为分析算法、执法决策支持以及自动化执法流程,为交通管理领域提供了一种创新的技术应用方案.

    交通体系交通管理大数据交通非现场执法运输自动管理系统设计

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