一种防止编码器故障造成重大事故的方法

黄骅港的翻车机系统定位车采用了A-B公司的运动控制模块(IMC-S),调速控制性能优良(见图1).在这个控制系统中,PLC负责提供给运动控制模块初始位置、速度、加速度和终止位置的数据,IMC-S根据这些给定数据和增量型编码器反馈的数据,利用自己的算法程序,输出0～10 V电压给变频器,变频器输出交变电压给电动机,从而实现调速.同时,IMC-S将编码器反馈的数据换算成位置数据传送到PLC.     

现代门机抓斗控制程序的设计

随着可编程控制和变频技术在港口起重运输机械中的运用,门座起重机和卸船机中的抓斗作业控制是提高生产效率与自动化程度的关键。文章分析了抓斗作业过程,叙述了抓斗电气控制系统的组成,提出了抓斗控制程序的设计思路。     

基于近邻目标区域表征与CVAE的智能汽车测试场景生成方法

基于场景的虚拟测试是研发高安全、高可靠智能汽车的必要手段,场景自动生成技术对于智能汽车测试场景库的构建具有重要意义。为此,针对多车动态测试场景,提出一种基于近邻目标区域表征(NORR)和条件变分自编码器(CVAE)的场景生成方法,实现复杂测试场景的快速生成以及对生成场景类型的控制。首先,针对高速公路场景特征,提出应用NORR方法对场景情境进行描述,将测试场景中关键车辆目标信息转化为尺度统一的灰度图像。接着,利用HighD自然车辆轨迹数据集提取大量场景片段,经过数据规范化处理后构建出真实场景库。在此基础上,以场景中车辆目标数量为条件参数,训练基于条件变分自编码器的生成模型,能够生成包含8条车辆轨迹的动态测试场景。通过计算生成样本集的匹配误差、覆盖度和不合理性3个指标,检验生成模型在样本真实性、多样性和合理性方面的表现。验证结果显示：(1)相比随机轨迹采样方法和基于GAN的生成模型,VAE模型生成的样本质量最好,其生成样本集的平均匹配误差小于5.22,覆盖度能达到57.2%,不合理样本比例仅为1.7%;(2)所提出的NORR方法有助于提高生成模型的场景生成效果;(3)CVAE模型能够在条件...     

基于记忆自编码器在车底关键部件的异常识别

提出一种新颖的带有记忆单元的自编码器深度神经网络,用于列车车底关键部件安装状态的异常识别,此方法不需要带标签的故障样本,网络通过最小化重构输入,把重构误差作为异常判别的因子,经过验证表明,关键部件整体异常识别的检出率可以达到92%以上。     

基于深度学习的短时交通流预测

精确的交通流预测是智能运输系统的重要技术支撑,以实际交通流数据为背景,提出了一种新型的基于深度学习的交通流预测模型.将若干个降噪自编码器(DAE)进行堆叠,组成栈式降噪自编码器模型(SDAE),完成了深度学习框架的构建.进一步通过在顶层结构中增加标准预测模型,实现了基于深度学习的预测模型的搭建.结合实际交通流数据,开展...     

基于优化栈式自编码器的船舶柴油机故障诊断

针对目前数据驱动的故障诊断方法在船舶柴油机应用中存在故障识别率不高的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化栈式自编码器(Stacked Auto-Encoder, SAE)的诊断方法,实现高精度故障诊断。利用SAE的重构误差作为状态监测量,实时监测柴油机故障的发生。将监测到的异常样本输入SAE进行数据分类,实现对故障类型的精确识别。针对SAE在故障类型识别中超参数设置过多、依赖人工经验的问题,采用SSA对SAE多个超参数进行联合寻优,提高故障识别率和稳定性。基于AVL BOOST船舶柴油机仿真数据的试验表明：所提出SSA-SAE诊断方法的故障识别率为96.71%,比SAE、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)具有更高的故障识别率和更优的泛化能力。     

一种新型模拟航海罗经控制

介绍一种指示船舶航向信息的模拟装置——新型航海模拟罗经,阐述了模拟罗经的组成及工作原理,提出利用复杂可编程逻辑器件(CPLD)电路来控制步进电机转动,步进电机转动带动仪表盘和绝对式旋转编码器转动,编码器可实时检测出模拟航海罗经位置和方向,并反馈给单片机控制系统。控制单片机根据视景系统的航向信息和编码器读出航向进行比较处理,从而使模拟罗经航向指示与视景航向一致。经过实验证明,该模拟罗经具有结构简单、工作可靠、仿真效果好、推广价值高等优点。     

集装箱装卸桥双箱吊具电气备件管理

目前港口集装箱装卸桥普遍采用可伸缩式双箱吊具,其电气元件主要包括中央处理器、输入输出模块、电源模块、继电器、机械式限位开关、接近式感应开关、红外感应开关、旋转编码器、指示灯具和连接线缆等。由于装卸桥通常在户外使用,因此这些电气元件的使用寿命主要受环境温度、油污、盐雾、雨雪和电磁干扰等因素的影响。     

某型导弹内弹道参数测量系统的设计

介绍一种基于高速数据采集器和光电编码器的导弹内弹道参数测量系统,阐述了系统的工作原理,分析了系统的测量精度。多次试验结果表明该测量系统操作方便、测量精度高、稳定可靠。     

基于DAE-iForest的燃气轮机排气温度异常检测

通过燃气轮机排气温度对燃烧室及涡轮前几级叶片等高温部件开展异常检测,早期可靠的检测异常对确保燃气轮机高效运行至关重要。随着机器学习的广泛应用,数据驱动的状态监测方法已经越来越流行。针对故障数据缺失场景下的的燃气轮机排气温度分布异常检测问题,使用深度自编码器（Deep Autoencoder,DAE）学习特征,并采用隔离森林（isolated Forset,iForset）学习特征数据的正常信息,从而实现异常检测。与其他单分类的异常检测方法对比,该方法具有最佳的检测性能指标,能实现有效灵敏的燃气轮机排气温度异常检测。