基于孪生深度神经网络的风电机组故障诊断方法

为有效提取风电SCADA (supervisory control and data acquisition)中时序数据故障特征,同时考虑一维卷积神经网络(one-dimensional, convolutional neural network,1-D CNN)提取局部时序特征和长短时记忆网络(long short-term memory networks, LSTM)提取长期依赖特征优势,提出一种基于1-D CNN-LSTM的风电机组故障诊断方法;针对故障样本稀缺问题,基于孪生神经网络架构(siamese network),提出一种基于孪生深度神经网络siamese 1-D CNN-LSTM的风电机组故障诊断方法,依靠少量样本数据对机组故障特征进行有效提取。结果表明：1-D CNN-LSTM优于其他现有深度学习方法;当训练样本不足时,所提出的siamese 1-D CNN-LSTM可以显著提升故障诊断结果。     

基于全局自相似描述子的电塔检测

针对电塔图像中重复出现的纹理特征运用全局自相似描述子进行特征描述,进而准确检测巡检图像中的电塔.从巡检图像处理中的实际问题出发,全面分析了自相似描述子的特性,并结合全局自相似描述子的内在机理,分析了选择全局自相似描述子作为电塔特征刻画工具的原因.最后,以各类包含电塔的图像为样本,通过实验验证了全局自相似描述子的准确、高...     

结合信赖域和粒子滤波的红外目标跟踪方法

研究机载前视红外(FLIR)系统中鲁棒的目标跟踪算法.在传统的粒子滤波中嵌入信赖域寻优方法,发挥了它们各自的优点.在重要性重采样之前,将所有的粒子点都置于状态空间中恰当的位置,只用少量的粒子点就可以保持住多个模态,并解决了传统粒子滤波中的采样恶化和采样枯竭问题.实验结果显示了该方法的有效性和鲁棒性.     

室内移动服务机器人的避障与运动规划

提出一种室内移动服务机器人在未知环境的避障和运动规划算法.该算法通过分析超声传感器阵列探测的障碍物信息,确定机器人旋转的角度和半径,同时根据障碍物距离分3档调整运动速度,据此设计的实时避障算法,结合运动学模型实现了机器人沿障碍物轮廓行驶的行为,针对外凸、内凹和孤立等3种障碍物类型进行了试验,试验结果验证了算法的有效性.     

一种电力线路巡检飞行机器人智能寻迹方案

针对大面积电力线路网络化检测的需求,结合电力线路巡检飞行机器人的特点,提出基于目标规划的电力线路巡检飞行机器人的智能寻迹方案.在智能寻迹方案的设计中,提出了包括故障率、关键度、气象因素的筛选准则,并利用对这些准则的综合评估进行电力线路的筛选;对于巡检序列的规划问题,利用反复最邻近法进行求解以确定最佳的巡检次序;对电力线...     

电力线路巡检飞行机器人三维轨迹生成方法

在马尔可夫模型的基础上,研究了一种电力线路巡检飞行机器人的轨迹生成方法.结合电力线路巡检飞行机器人控制的基本标准并利用三维空间的高度分层,提出了一种基于状态聚类方法的分层马尔可夫决策过程模型.在飞行机器人原有轨迹上,得到一种符合其动力学约束的飞行轨迹.最后,利用电力线巡检飞行机器人仿真实验工具,把该方法策略应用于其中,验证了其有效性和正确性.     

基于动力学的电力线巡检飞行机器人运动规划

提出一种以动力学模型为基础的电力线路巡检飞行机器人运动规划方法,采用随机优化的思想解决有限时间内不完整系统的问题,本质上是一种在快速扩展随机树算法的基础上融入飞行机器人动力学模型的运动规划算法,初步解决了电力线巡检飞行机器人运动规划问题.运用Matlab工具进行仿真实验,验证了方法的可行性和有效性.