长输油管道泄漏检测与定位技术研究进展

长输油管道泄漏事故不仅会造成重大经济损失,而且会给生态环境带来灾难性的破坏,因此对长输油管道进行在线实时监测与快速精准定位是保障管道安全运行的核心要素。首先对目前国内外常用的泄漏检测技术进行了分类总结,其次详细论述了长输油管道泄漏检测技术原理、性能及其优缺点,并对长输油管道泄漏检测中存在的微小泄漏、缓泄漏等难点问题进行了重点评述。最后在全面总结现有研究成果的基础上,对长输油管道泄漏检测技术的发展潜力、应用前景、目前存在的问题以及如何进行下一步研究进行了深刻的分析和展望,认为干涉型分布式光纤传感法联合深度学习模式识别技术可以更好地实现远距离输油管道泄漏检测领域的智能化、高效化,并在未来的泄漏检测领域具有良好的应用前景。     

基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别

针对结构随机激励识别存在的激励位置未知以及重构效率偏低问题,本文提出了一种基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别方法。该方法无需依赖于激励位置的先验信息,仅通过结构响应即可实现激励的准确定位和高效重构。首先,利用不同响应功率谱之间的传递特性来计算任意指定激励位置的定位误差,进而通过最小化定位误差来识别目标激励位置;在此基础上,借助自适应乘性正则化方法,定义全局正则化项来构造新的重构优化函数;然后,引入广义迭代加权最小二乘算法对优化函数进行求解,从而实现了结构随机激励识别;最后通过数值算例验证了所提方法的有效性。结果表明：所提方法能够精准的定位结构随机激励位置,且在与Tikhonov方法重构精度相似的基础上,提高了识别效率约15倍,同时具备良好的抗噪能力,为结构外部作用效应的获取提供了一种新思路。     

基于双目视觉的物料三维空间定位算法

针对移动机械臂抓取物料过程中的三维空间定位问题,提出一种适用于双目视觉的物料定位算法。首先基于双目视觉成像原理,构建手眼矩阵,完成双目相机坐标系到机器人坐标系的转换;其次将注意力机制嵌入到主干网络的CSP结构中,采用一种YOLOv5s+CBAM改进网络结构,在自制的物料数据集上mAP达到99.1%,FPS为71,可实现物料抓取点位置的准确检测;最后针对抓取点立体匹配错误导致深度信息获取错误的问题,提出一种基于灰度值测距的SGBM改进算法获取深度信息。经实验检测,平均测距误差5.16mm,结合目标检测,可实现物料抓取点三维坐标的定位。     

航海天文定位绘算系统设计

采用传统高度差原理,整理归纳了天体真高度、天体恒星格林时角与赤纬和天文船位的解算模型,使用C#编程工具,设计出天文定位绘算系统,并进行了误差分析.该系统经过实际航海应用和软件测试,将自动计算结果与手工计算进行比对,可知该系统计算迅速、结果准确,能够满足航海要求,并且避免了在最通常情况下手工计算所不可避免的误差或错误,证明了系统的实用性和可靠性.     

无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法

在无线传感器网络定位算法中,为了降低定位误差,提高定位精度,提出一种结合DV-Hop算法和改进粒子群算法的,基于自适应惯性权重的优化定位算法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离。然后采用改进的粒子群算法做后期优化。根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离,对粒子的惯性权重进行动态调整,使其具有动态自适应性。并且利用进化度作为搜索中止条件,加快算法的收敛速度。通过仿真说明,相较于DV-Hop算法和基于已有改进粒子群优化的DV-Hop算法,自适应惯性权重定位算法可以降低平均定位误差,有效地提高了无线传感器网络中节点的定位精度。     

灰度矩边缘精确定位法的测量应用探讨

针对运用图像处理法进行二维尺寸精密测量的一个关键问题—图像目标边缘精确定位,提出了运用一维灰度矩亚像素边缘定位原理,分别计算若干条扫描线边缘,通过统计计算确定直线边缘的方法。在分析图像目标边缘像素灰度分布的基础上,确定了计算用像素点的选取原则。试验证明这种方法可以进行精确边缘定位,定位精度可以达到小于0.01个像素的水平。     

基于图像处理的管道泄漏检测与定位

压力曲线上的负压波是管道泄漏的征兆.为快速检测和准确定位压力曲线上的负压波,提出了一种基于图像处理的方法.该方法将压力数值转化为图像灰度值,将压力曲线上的负压波起始点定位等价为图像处理中的边缘检测.利用灰度统计直方图计算一段压力曲线前半段的主流数值,如果压力曲线的后半段偏离主流数值,则表明检测到负压波.对此压力曲线进行灰度拉伸变换,使负压波更为凸显.试验研究表明,该方法可减少系统的误报和漏报,提高定位的精度.     

基于边缘的字符串定位算法

为了对强干扰噪声图像中的字符串进行实时的检测定位,该文提出了一种基于边缘的字符串定位算法,它引入了边缘密度图和边缘连接强度两个新的概念。该算法首先通过对边缘密度图进行投影分析进行自顶向下的粗定位,然后在此基础上利用垂直边缘的连接强度进行自底向上的精确定位。新算法有效地克服了噪声的影响,运算复杂度低,因而能够实现对强干扰噪声图像中的字符串的实时定位。采用该算法对集成电路芯片图像中的编号字符串进行定位,实验结果证明其在处理强干扰噪声图像时是有效的。     

基于超宽带技术的强制戒毒人员实时定位系统

在戒毒所智能化管理的驱动下,基于超宽带技术,设计了一种应用于戒毒所的高精度测距定位系统,改进了原有紫蜂(ZigBee)和无线局域网(Wi-Fi)方法检测精度低的问题.分析测距的误差来源,做出相应的优化校正,并提出一种延迟参数的校准方法,进一步提升测距的精度和稳定性.该系统具有测距与定位两种功能,测距功能可以设置地理围栏以限制人员活动区域,定位功能可以实时监测人员位置.实验研究表明:修正后系统测距精度达到7 cm,测距更新频率达到10 Hz,定位精度提高至20 cm,定位频率达到5 Hz以上,可以更好地满足戒毒所定位系统的实时性和精确性的要求.     

基于散射区模型与参数聚类的室外NLOS单站定位算法

室外非视距(non line of sight, NLOS)环境中障碍物会阻碍终端电磁波信号直接传播到基站,而且该条件下单基站收集的定位信息不足,导致定位精度不高。针对上述问题,提出一种基于空间布局的散射区模型和基于参数聚类的定位算法。根据固定基站附近的空间布局确定散射区并构建散射区模型,该算法基于该模型收集多径信号的测量参数,将k-means聚类(k-means clustering)和均值漂移聚类(means shift clustering)算法有效结合对参数聚类处理,再根据聚类结果和单站定位系统的几何结构建立方程组,将方程组的求解问题转化为非线性优化问题并利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)算法求解优化问题估计目标位置。仿真结果表明,在室外NLOS环境中,且仅提供单个基站的条件下,该算法可以有效提高定位结果的精度。