一种合成革卷边在线检测方法

    公开(公告)号:CN113567447A

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202110793717.6

    申请日:2019-08-07

    Abstract: 一种合成革卷边在线检测方法,包括支撑杆、支撑杆底盘、横杆一、横杆二、背光源、短杆、支杆、正面光源、采图模块、报警灯、工控机以及电气控制柜;所述支撑杆设置于支撑底盘,支撑底盘设置于地面,支撑杆竖立于检测点左右两侧;所述横杆一设置于支撑杆之间;所述背光源设置于横杆一上;所述短杆设置于支撑杆,短杆与支撑杆之间设置支杆;所述横杆二设置于短杆之间;所述工控机与电气控制柜设置于支撑杆,工控机与采图模块以及正面光源电性连接;本发明通过机器代替人工,避免了人工检查可能存在漏检或是发现问题不及时的情况发生,保证了生产布匹的质量;通过灰度值检测确定布匹的边缘,便于进行毛边以及卷边检测。

    一种光伏电站故障综合预警系统

    公开(公告)号:CN111010083B

    公开(公告)日:2021-05-11

    申请号:CN201911148045.2

    申请日:2019-11-21

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种光伏电站故障综合预警系统,该系统以光伏电站为对象,对光伏电站进行故障预警。首先对光伏电站的现场设备和环境参数进行采集,通过监控模块、数据传输及处理模块进行光伏电站健康度测算。根据历史故障信息模块及决定故障检测顺序模块,得到各个部件的故障率,并根据部件故障率的高低决定故障检测的顺序,最终实现故障预警。本发明可以多方面考虑了触发故障预警系统,在光伏电站综合健康度低于临界值时以及单个部件数据异常时都会进行故障预警,从而保障了光伏发电系统的安全运行,降低光伏电站的经济损失。

    一种融合RRT与蚁群算法的三维空间多目标路径规划方法

    公开(公告)号:CN109211242B

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN201811063167.7

    申请日:2018-09-12

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种融合RRT与蚁群算法的三维空间多目标路径规划方法,该方法将各目标点之间的直线距离作为初始路径代价,将三维空间中多目标路径规划问题转变为已知路径代价的旅行商问题,然后用蚁群算法对该旅行商问题进行优化求解,在优化过程中,记录各目标点之间的路径上蚂蚁经过的次数以及每一次迭代中的最优解,如果两个目标点之间的路径被蚂蚁经过的次数超过一个阈值,或者该路径包含在某一次迭代的最优解中,则用RRT算法对这两个目标点之间的三维空间路径进行规划,用规划出的路径距离替代这两个目标点之间的初始路径代价,经过一定迭代次数后,可以找到一条经过所有目标点一次后返回起始点且路径总代价趋于最小的三维空间路径。

    一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法

    公开(公告)号:CN111027816A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911148048.6

    申请日:2019-11-21

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法,首先获取光伏电站所在地区的历史太阳辐照数据、历史气象数据及对应时刻的光伏电站发电功率,利用数据包络分析法判断各个数据的相对效率,并筛选出相对效率前20%的数据,作为神经网络模型的训练样本并进行训练;最后实时获取太阳辐照数据、气象数据及对应时刻的光伏电站发电功率,输入到神经网络模型中,输出电站的标准发电功率,将实测发电功率与标准发电功进行对比,得到电站的实时发电效率。本发明搭建光伏电站在理想工况下的输入输出模型,为计算光伏电站的发电效率提供了参考标准,作为在线判断光伏电站运行工况的重要依据,从而有效降低电站的运维成本,提高电站的检修效率。

    基于振动信号盲源分离和稀疏成分分析的风电机组齿轮箱故障诊断方法

    公开(公告)号:CN106096562B

    公开(公告)日:2019-06-04

    申请号:CN201610435189.6

    申请日:2016-06-15

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于振动信号盲源分离和稀疏成分分析的风电机组齿轮箱故障诊断方法。本发明主要包括三部分的算法:一是基于经验模态分解(EMD)、奇异值分解(SVD)和K均值聚类(K‑Means)的源信号数目估计算法;二是基于模糊C均值聚类(FCM)的混叠矩阵估计算法;三是基于最小化l1范数的源信号估计及诊断算法。整个算法流程引入了盲源分离(BSS)及稀疏成分分析(SCA)的思想。本发明以仿真信号和实际振动信号为测试对象,给出了详细的算法描述,并通过一系列的实验验证了算法在信号处理及故障诊断方面的有效性。

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