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期刊信息/Journal information
自动化与仪器仪表
自动化与仪器仪表

孙怀义

双月刊

1001-9227

auto81@163.com

023-63050371

401121

重庆市渝北区人和杨柳路2号B区

自动化与仪器仪表/Journal Automation & InstrumentationCSTPCD
查看更多>>本刊是技术刊物。旨在加强学术交流，促进中国自动化与仪器仪表的发展，为自动化和仪器仪表工作者服务。
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    基于多维传感与云平台技术的配变油位监测系统研究

    谢佳家董晨丹
    190-193,197页
    查看更多>>摘要：传统的配变油位监测方法存在着人力资源投入大、实时性差、数据处理困难等问题,亟待一种新的技术方案来解决这些挑战.本研究的主要目的是设计并实现一个基于多维传感与云平台技术的配变油位监测系统,采用了系统设计和实验验证相结合的研究方法.实验结果表明,智能油位计和云平台系统相较于传统油位计和人工检测系统,在测量准确性、使用寿命和故障响应时间等方面表现更优越.总之,这一系统在实时性、准确性和数据处理能力上都取得了显著的提升,为配变油位监测提供了一种高效、可靠的解决方案.

    多维传感技术云平台配变油位监测系统油位传感器

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    基于虚拟化容器和AI算法引擎的办公云系统研究

    农英雄陈智斌梁冬李喆...
    194-197页
    查看更多>>摘要：为在实现现代化办公的同时进一步提升办公效率和质量,以烟草企业办公为例,提出一种基于虚拟化容器和人工智能算法的办公云系统.其中,基于Docker虚拟化技术进行办公云系统的构建,同时引入卷积神经网络以及长短时记忆网络进行资源预测模型的构建,并对模型进行对应的改进,以提升资源预测的精度,进而提升办公系统的管理水平.实验结果表明,与其他类型的预测模型相比,本研究所构建的基于改进 LSTM融合CNN模型的资源预测模型具有更高的预测性能,在RMSE和MAE两个评价指标上均表现出更高的精度;将所构建的办公云系统应用于实际的烟草企业办公场景中时,能够进行准确的CPU使用率预测,预测结果十分接近实际的CPU使用情况.综上,所构建的基于虚拟化容器和人工智能算法的办公云系统性能良好,将其应用于实际的烟草企业的日常办公场景中,能够帮助使用者提升数据处理水平,进而提升工作效率和工作质量,可行性较高.

    智能办公虚拟化技术DockerCNNLSTM

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    基于K8S插件的容器集群资源自动弹性伸缩技术优化研究

    董爱强胡波胡学勇刘旭...
    198-202页
    查看更多>>摘要：为了提高容器集群资源自动伸缩技术的资源配置效率,研究提出利用K8S插件和改进负载均衡算法对该技术进行优化.对改进负载均衡算法进行对比实验,结果显示,该算法的最终完成时间和吞吐率分别为 32.3 s和 76.3%;显著高于对比算法.随后在不同弹性伸缩技术的实证分析发现,研究提出的新型弹性伸缩技术的容器响应时间和业务响应时间分别为106.3 ms和 177.7 ms,优于对比技术.以上结果表明,研究提出的容器集群资源自动弹性伸缩技术的整体性能相较于优化前得到了极大提升.故该技术的应用为云计算领域的发展提供了新的思路.

    K8S弹性伸缩容器集群负载均衡算法

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    基于改进Yolov5的电力设备碳足迹诊断系统研究

    窦如婷喇元刘沁莹韦嵘晖...
    203-207页
    查看更多>>摘要：随着全球碳排放问题日益凸显,电力设备的碳足迹诊断与控制成为关键议题.传统的碳足迹诊断方法面临数据获取难、诊断准确性不足等问题.因此,研究提出了一种融合潮流追踪的Yolov5 电力设备碳足迹诊断系统模型.结果表明,提出模型的平均正确率为 84.91%、碳足迹检测平均时延为 7.16 s,提出模型性能明显高于对照模型.相比于传统的碳足迹诊断方法,该系统在准确性、实时性和处理效率方面均有了显著的提升.提出模型在准确性方面表现出了明显的优势.此外该模型能够更加准确地预测碳足迹的变化趋势,并通过潮流追踪实时监测电气设备碳足迹的变化,为环保决策提供了更加可靠的数据支持.同时,该研究的方法和思路也为人工智能在环保领域的应用提供了新的可能.

    Yolov5碳足迹电力设备潮流追踪法

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    绿色电力理念下基于改进YOLOX算法的变压器节能与可靠性研究分析

    王宏宋禹飞窦如婷王昕...
    208-212页
    查看更多>>摘要：在绿色电力理念的背景下,研究为了解决传统的变压器监测不仅效率低下,而且能耗较高的问题,研究首先对尤洛克斯算法进行了一系列改进,并融合强化学习算法设计出一种新的变压器节能模型.实验结果表明,48 座变电站在应用该方案后的单位时间能耗得到了明显的降低,平均值约为 4 210 kJ,相比应用前下降了 8.76%.以上结果表明,研究提出的变压器节能优化模型具有高可靠性,低能耗等优点,为绿色经济发展提供了新方案.

    YOLOX强化学习变压器绿色电力

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    用于电网检修的智能接地线管理系统设计与实现

    范雪峰张成杨张少辉王妮...
    213-217,226页
    查看更多>>摘要：为了确保电网检修工作的安全进行,提出了一种智能接地线管理系统解决方案,包括智能接地线检测装置、智能接地线终端和管理软件三个主要部分.通过红外检测技术来准确判断接地线的挂接状态,并与智能接地线终端实时交换信息.同时,智能接地线终端作为核心组件,通过与检测装置通讯、收集和上传接地线的状态信息,同步提供文字和语音提示以防止误操作.此外,智能接地线管理软件则提供了多项服务,包括设备状态查阅、接地线操作管理、数据库维护和历史记录查询等服务,其客户端则采用了一个对用户友善的可视化界面.基于上述技术,所提出的智能接地线管理系统提高了电网检修操作的效率和准确性,节约了人力成本,并提升了电网检修的经济效益和安全性.

    电网检修接地线防误挂智能管理

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    复杂环境下基于数字孪生的供应链系统多模型变更控制

    孟健宇李庆奎
    218-226页
    查看更多>>摘要：为了研究复杂环境影响下供应链系统各环节变更传播效应,提出了基于数字孪生的供应链系统多模型变更控制.首先,基于数字孪生原理提出双空间四层数字孪生供应链系统架构.其次,结合供应链系统结构特征构建供应链系统动力学模型,讨论模型变更传播效应,并针对复杂环境下的不确定参数,采用数字孪生相似对比法进行参数整定.第三,针对本文所建动力学模型,设计一种基于状态观测器输出的多模型变更控制器和变更规则,利用极小极大鲁棒控制理论给出了变更控制问题可解的充分条件.并采用此控制算法,提出了数字孪生多模型变更控制原理.最后仿真结果表明,相比传统多模型变更控制,基于数字孪生多模型变更控制更具有优越性.

    数字孪生供应链系统变更传播数字孪生多模型变更控制

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    基于计算机视觉的电气自动化智能检测方法研究

    付锐姚丹
    227-231页
    查看更多>>摘要：为提升电气设备的检测效率和准确性,研究提出基于计算机视觉的电气自动化智能检测方法,通过图像预处理提高图像质量,利用计算机视觉算法对预处理后的图像进行特征识别.数据显示,自适应中值滤波后图像的信噪比为 32.3 dB,图像结构相似性为 0.91,均高于均值滤波和中值滤波.通过特征点数量和筛选匹配优化的加速稳健特征算法的识别准确率平均值为 96.1%,匹配成功率平均值可达 97.3%.基于计算机视觉的系统的平均准确率为 94.5%,高于传统观察法和维修记录法.研究表明,基于计算机视觉的电气自动化智能检测方法在提高电气设备检测效率和准确性方面的潜力.该方法可以有效地应用于电气自动化领域,实现对电气设备状态的自动化监测和诊断.

    计算机视觉图像处理电气设备自动化检测特征匹配

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    基于改进支持向量机的高通量测序生物仪器数据分析研究

    李苗张纯瑜李晓艳
    232-235,240页
    查看更多>>摘要：针对高通量测序生物仪器在获得基因序列数据后对序列缺失分析效率低、耗时长的缺点.研究将支持向量机用于序列缺失数据特征提取,再利用粒子群优化算法对支持向量机进行改进,并用于构建一种全新的基因缺失分析模型.结果表明,基因序列分析模型的数据处理精确率平均值和数据缺失误报率平均值分别为 96.81%和 1.85%.同时基因序列分析模型的数据计算效率平均值和F1 值分别为95.81%和0.91.这说明研究构建的基因序列分析模型在处理基因缺失数据时,序列缺失分析模型不仅计算效率高,还能够有效提升基因缺失数据分类的性能,实现基因缺失的高效、准确检测,并为生物信息学和基因组学领域的研究提供新的分析工具.

    支持向量机粒子群优化算法高通量测序生物仪器数据分析

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    分布式驱动电动汽车变速器加载控制技术研究

    李文昌
    236-240页
    查看更多>>摘要：为合理调整变速器加载控制的转速和转矩,并克服励磁电流不均的影响,使分布式驱动电动汽车稳定行驶,研究基于双闭环控制模型的变速器加载控制技术.根据运行机理,变速器的加载由同步电机控制,因此,设计双闭环控制模型:外环使用分数阶PIαDβ控制器调节转速,根据转速偏差调整电机转速;内环采用改进模糊PI控制器控制励磁电流,实现转速、励磁电流与转矩的均衡调控.实验证明,此技术在电动汽车变速器加载控制中表现优异,有效调节转速与转矩,并通过优化励磁电流提升变速器稳定性,汽车驱动轮滑移率,仅在初始控制阶段峰值达 0.15％,后期稳定在 0％.

    分布式驱动电动汽车变速器加载控制双闭环控制模糊PI控制器分数阶PIαDβ控制器

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