【摘 要】
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为了提高集气站仪表读数的信息化程度、减少人力资源成本,应用机器视觉和深度学习算法对指针式仪表的自动读数进行了研究.首先,对图像进行预处理,对白天采集的图像使用双边滤波进行降噪处理,对晚间采集的图像使用单尺度Retinex进行增强处理;接着,使用Mask基于区域的卷积神经网络(RCNN)获取采集图像中仪表的具体位置;然后,使用连通域算法确定指针区域,使用查表法和累计概率Hough变换进行了指针的拟合;最后,对仪表的表盘进行了建模,结合指针得到仪表指示的最终示数.创新性地提出了一套针对指针式仪表的算法流程.利
【机 构】
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中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司,天津 塘沽 300452;东南大学自动化学院,江苏 南京 210096
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为了提高集气站仪表读数的信息化程度、减少人力资源成本,应用机器视觉和深度学习算法对指针式仪表的自动读数进行了研究.首先,对图像进行预处理,对白天采集的图像使用双边滤波进行降噪处理,对晚间采集的图像使用单尺度Retinex进行增强处理;接着,使用Mask基于区域的卷积神经网络(RCNN)获取采集图像中仪表的具体位置;然后,使用连通域算法确定指针区域,使用查表法和累计概率Hough变换进行了指针的拟合;最后,对仪表的表盘进行了建模,结合指针得到仪表指示的最终示数.创新性地提出了一套针对指针式仪表的算法流程.利用上述算法流程对测试图像进行处理,仪表的人工读数和算法读数误差在0.5％以内,误差率达到了工业应用的要求,可以极大地减少人工读数的工作量.
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为了及时、准确地评价蓄电池的老化水平,保证其应急放电时刻的输出性能,基于备用蓄电池组定期维护放电阶段的背景,对蓄电池健康状态(SOH)的估计方法进行研究.首先,利用仿真试验,验证了可较好反映其内部特性的二阶RC电路模型作为蓄电池模型的合理性以及模型参数辨识的准确性.然后,通过对同一型号铅酸蓄电池进行老化试验,分析蓄电池模型参量关于维护放电后荷电状态(SOC)值和蓄电池当前SOH值的关系,建立蓄电池定期放电维护(额定容量的20％)后的欧姆内阻R0与SOH的关系,实现蓄电池SOH的定量估计.试验结果表明:在S
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离散时间双切换线性正系统是同时受到确定切换信号和Markov随机切换信号共同影响的系统.鲁棒稳定以及扰动抑制问题是研究混杂系统稳定性的重要问题,但双切换正系统的扰动抑制问题研究较少.基于此研究背景,提出了新型的切换系统——具有指数不确定性的离散时间双切换线性正系统(DDSLPS),通过构建Co-positive Lyapunov能量衰减函数,利用线性编程(LP)得到确保DDSLPS在持续驻留时间(PDT)约束下系统满足鲁棒指数几乎处处稳定(Robust-EAS)的充分条件.另外,将此方法推广到DDSLPS
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