摘要：为实现精细化的无线微波水文气象密集监测,提出基于无线微波链路的降雨增强反演方案。利用极值梯度提升(XGBoost)算法进行干湿判别,并结合支持向量回归机(SVR)和高斯过程回归(GPR)两种机器学习算法,构建XG_SVR与XG_GPR复合反演模型,与传统ITU-R模型反演结果比较分析。实验结果表明,XGBoost算法的干湿判别结果优于滑动标准差法,平均分类准确率为88%,1 h以下高时间分辨率的准确率可达90%以上;两种复合模型整体反演效果良好,XG_SVR与ITU-R模型均适用于高时间分辨率,相关性系数均值皆高于0.80;而XG_GPR模型在反演1 h及以上低时间分辨率降雨时有显著优势,相关性系数为0.95左右,且均方误差远小于其他两种模型。利用复合机器学习模型改进传统无线微波测雨的方案具有可行性及发展潜力。

摘要：基于工厂对生产工艺过程参数需要保存的特性,重点阐述了西门子S7200PLC与微型打印机之间的通讯实现,包括硬件、程序等内容。微型打印机满足生产工艺可追溯性的基本要求,在工控行业得到越来越多的应用,具有很大的推广价值。

摘要：针对直升机或机器人巡线系统成本高和效率低的问题,提出了一种基于图像处理与无人机的反窃电精准取证系统。该系统主要包括无人机、图像处理和数据通信3个功能模块,首先,使用无人机搭载图像传感器和窃电检测终端。通过采集、处理和分析图像自动识别线路状态,检测出异常物体;然后,使用GPRS实现无人机与服务器间的通信,实时获取无人机状态并控制无人机飞行。系统软硬件实现与仿真测试结果表明,该系统能实时检测出输电线路上的异常物体,发现窃电行为并拍照取证,故具有一定的实用性。

摘要：针对计量装置加装摄像头易遭破坏、取证不精准、在地下室数据无法传输、数据丢失等相关问题,提出了一种基于载波与无线通信技术的反窃电取证系统。将传感器和窃电检测终端安装在计量装置周围,通过采集、处理和分析图像,自动识别计量装置状态,对检测出的异常事件进行录像取证;将获取的视频信号优化低速率图像压缩处理,以适合电力线的传输;最后通过电力线载波方式,将配电房的视频监控数据传输至室外的信号中继器,实时获取计量装置的工作状态并准确获取现场视频数据。实验结果表明,该系统能实时传输地下室配电房的视频信号,及时发现窃电行为并拍照取证,具有较强的实用性。