入侵害虫图像与环境数据一体化采集与分析系统

    公开(公告)号:CN117606542A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311417910.5

    申请日:2023-10-30

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开一种入侵害虫图像与环境数据一体化采集与分析系统,包括硬件系统和软件系统,硬件系统包括微处理器、害虫诱捕与固定模块,红外相机模块、环境检测模块、通讯模块和电源管理模块,红外相机模块、环境检测模块和通讯模块通过接口与微处理器配合连接,电源管理模块通过电源稳压电路与微处理器配合连接,害虫诱捕与固定模块与红外相机模块配合连接;软件系统包括通信协议、嵌入式程序和云服务器。本申请通过红外相机模块和环境检测模块对入侵害虫进行拍摄同时使用多传感器获取农作物环境数据,将图像和数据上传至云服务器进行害虫种类识别和环境分析,对入侵害虫的图像与环境数据进行一体化的实时采集与分析。

    一种基于自适应噪声变换和随机共振的机械故障诊断方法

    公开(公告)号:CN115655455A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211258644.1

    申请日:2022-10-14

    IPC分类号: G01H17/00 G06F17/14 G06N3/006

    摘要: 本发明涉及一种基于自适应噪声变换和随机共振的机械故障诊断方法。包括:S1、利用加速度传感器采集旋转部件的振动数据,作为原始信号;S2、将原始信号经过离散小波变换,对分解后的信号进行重分布,分解层数和重分布系数待定,再重构得到包含粉红噪声的新信号;S3、通过人工蜂群算法对S2中的分解层数和重分布系数进行寻优,寻优目标为加权谱峭度。S4、将重构后的信号输入标准化后的双稳态随机共振系统,得到去噪后的信号。S5、对最终得到的信号进行包络谱分析,将包络谱峰值频率和计算出的理论故障特征频率进行比较,进行故障诊断。本发明通过利用一种新定义的指标来自适应改变噪声分布和随机共振增强信号准确进行故障诊断。

    配电网设备数据采集装置及配电网设备ID自动分配方法

    公开(公告)号:CN115499723A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211020631.0

    申请日:2022-08-24

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明涉及电力数据采集技术领域,且公开了一种配电网设备数据采集装置及配电网设备ID自动分配方法,装置包括处理器模块和分别连接到所述处理器模块上的电源模块、RS485总线模块、SPI Flash存储模块、LED模块、UART模块,其中:所述UART模块用于与串口屏相连,实现人机交互,串口屏通过所述UART模块读取所述处理器模块的运行数据以及RS485总线模块采集的仪器仪表数据;串口屏通过所述UART模块下达指令给所述处理器模块,间接控制仪器仪表;所述RS485总线模块作为ModbusRTU主站协议,分别连接不同数量的仪器仪表,以实现对仪器仪表的数据采集与控制;减少了操作人员的重复劳动,同时减少了人工操作过程中出现的人为错误,使用方法灵活,提高了产品利用率,降低了生产成本。

    一种多特征融合下基于迁移成分分析的轴承故障诊断方法

    公开(公告)号:CN115452380A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211117647.3

    申请日:2022-09-14

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种多特征融合下基于迁移成分分析的轴承故障诊断方法,本发明先采用加速度传感器收集的信息,从时域、频域、小波域和熵的角度,提取特征,根据已知故障尺寸、故障类别下的轴承振动信号的混合特征集合组成源域,未知故障类别但故障尺寸大小一致的故障尺寸下,轴承振动信号的混合特征集合组成目标域,通过迁移成分分析(TCA)的边缘分布自适应方法,采用K最近邻分类诊断新故障直径下的故障类型,本发明从多个方面入手,提取了数据的时域、频域、小波域和熵方面的信息,对多特征进行融合,更全面刻画了故障时运行的场景;利用已知故障直径的样本,能有效提高原先数据的利用程度和检测精确度。

    一种管道腐蚀剩余寿命预测方法
    67.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115186590A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210829744.9

    申请日:2022-07-13

    摘要: 本发明公开了一种管道腐蚀剩余寿命预测方法。为了克服现有技术计算量大,且没有充分考虑到管道内外检测的数据之间的联系的问题;本发明包括以下步骤:S1:对管道进行综合检测,根据综合检测数据将管道划分为不同管段;S2:对于管段分别进行土壤腐蚀性检测,建立检测数据集;S3:构建判断土壤腐蚀性的神经网络,确定发生腐蚀的管段;S4:在发生腐蚀的管段附近进行埋片实验,计算腐蚀速率,建立不同腐蚀等级管段的腐蚀速率数据集;S5:构建预测管道腐蚀速率的极限学习机模型,并根据标准计算最大允许腐蚀深度,根据腐蚀速率与最大允许深度计算得到管道腐蚀剩余寿命。极限学习机在保证学习精度的前提下速度更快。

    一种基于遗传算法的考虑多因素的产能端功率分配方法

    公开(公告)号:CN109472716B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN201811330821.6

    申请日:2018-11-09

    申请人: 浙江大学

    IPC分类号: G06Q50/06 G06N3/12

    摘要: 本发明公开了一种基于遗传算法的考虑多因素的产能端功率分配方法,本发明根据能源互联网中产能端设备的使用寿命,通过建立寿命损耗率模型以决定产能端设备在不同阶段的最大产能功率,并结合能量传输损耗、环境效益等多因素进行功率分配的方法,从而最大化产能效率及产能收益。本文采用启发式的遗传算法,以种群中的所有个体为对象,利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索,通过选择、交叉、变异自适应地调整搜索方向,得出群体最优解,即最佳分配方案。本发明对于能源互联网中多能源形式共存的产能端功率分配问题具有重要的科学意义和应用价值。