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题名多机驱动大倾角带式输送机模糊控制算法
被引量：15
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作者
王巧莲
高彩霞
王福忠
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机构
广州铁路职业技术学院信息工程系
河南理工大学电气工程与自动化学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2016年第5期45-51,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61104079)
河南高校科技创新人才基金项目(13HASTIT044)
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文摘
针对多电动机驱动的大倾角带式输送机重载启动与停止时物料下滑或滚动等问题,建立了多机驱动大倾角带式输送机模糊控制算法,介绍了大倾角带式输送机总体控制模型、带式输送机的速度设定算法和功率平衡模糊PID参数自整定算法。应用结果表明,该模糊控制算法能够根据煤流量的实时变化自动调节带式输送机的运行速度,速度控制误差小于2%,功率控制误差小于2.5%,能使4台驱动电动机功率趋于一致,实现了四机驱动带式输送机可靠、安全、节能运行。
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关键词
大倾角带式输送机
多机驱动
功率平衡
PID控制
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Keywords
high-inclination belt conveyor
multi-motor drive
power balance
PID control
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分类号
TD634.1
[矿业工程—矿山机电]
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题名物联网异常节点定位方法的改进
被引量：16
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作者
张华
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机构
广州铁路职业技术学院信息工程系
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出处
《西安工程大学学报》
CAS
2017年第2期225-231,共7页
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基金
广东省公益研究与能力建设专项基金(2015A010103001)
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文摘
传统的物联网异常节点定位方法采用模糊边缘覆盖方法,以节点之间的互信息量作为信息素引导,当节点规模较大和干扰较强时,定位准确度不高,为此,提出一种基于自适应信息融合跟踪检测的物联网异常节点定位算法.首先构建物联网节点之间通信传输信道模型,采用载波调制方法进行信道特征参量估计.然后利用自适应信息融合跟踪检测算法进行节点异常特征提取和检测,实现异常节点信息融合和滤波,通过接收端进行连续检测,实现异常节点的自适应分辨和定位.仿真结果表明,该方法在对物联网中异常节点定位时,误差能快速收敛到零,具有较好的准确性和实时性.
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关键词
物联网
异常节点
定位
滤波
信息融合
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Keywords
Internet of things
abnormal nodes
location
filtering
information fusion
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名田间叶螨图像二维LWT小波提升分离及识别
被引量：1
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作者
张华
刘国成
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机构
广州铁路职业技术学院信息工程系
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出处
《科技通报》
北大核心
2014年第8期209-211,共3页
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基金
广东省自然科学基金培育项目(GTXYP1310)
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文摘
为了对田间叶螨进行有效采集识别,对传统的基于图像的田间叶螨采集识别方法进行改进,提出一种采用二维LWT小波提升方案的叶螨图像准确分离和识别方法。设计一种基于物联网技术的叶螨图像采集系统,对叶螨病斑区域的超红特征进行灰度化提取,采用二维LWT小波系数对提取的灰度化图像进行提升分离,实现了类病斑区域与非类病斑区域的二值化分离,最后采用小波函数面积阈值重构方案对叶螨进行图像重构,提供给物联网的决策层实现对病虫害的分析决策,实现对叶螨病斑的准确识别。仿真实验表明,采用该算法进行田间叶螨图像识别,图像重构效果较好,对害螨的正确识别率达到96.7%,能有效应用到对田间螨害的实时监测和防治工作中。
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关键词
叶螨
LWT小波
图像识别
物联网
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Keywords
spider mite LWT wavelet image recognition the Internet of things
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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