摘要：利用对角递归网络能够描述非线性动态系统的特点,设计了用于气体管道泄漏检测定位的动态网络模型。网络的训练样本由管道各种工况下的压力、流量数据组成。试验结果表明,与传统的静态前馈神经网络模型相比,本研究建立的网络能更好的反映气体在管道中的流动特性,实现气体管道的泄漏检测与定位。

摘要：脐带缆内液体发生泄漏后,漏点的查找和定位一直是水下生产控制系统难以解决的技术难题。本文提出了针对脐带缆内液控管线发生单点泄漏的检测与定位方法,以流花4-1油田某水下高压液控系统为例,基于SimulationX仿真软件建立脐带缆高精度液控系统仿真模型,批量开展泄漏仿真试验,对每一泄漏样本提取脐带缆故障样本特征,构建泄漏故障样本特征库;通过传感器监测脐带缆液控管线的压力信号,获取系统动态参量,提取信号特征得到测试样本;通过构建数据模型对测试样本和故障样本进行特征对比,分析压力及其一阶导数分别作为特征量时的漏点定位准确性,实现对真实脐带缆单点泄漏的检测与定位。该方法已成功应用于流花4-1油田脐带缆泄漏的检测与定位,迅速锁定了水下漏点,缩小了ROV检查的范围,缩短了查漏的时间。本文研究成果为我国深水动态脐带缆的泄漏故障诊断提供了一种新的技术方案。

摘要：为了避免基于支持向量机或神经网络的目标检测法需要进行样本采集、手工标注和陷入局部极值等问题,将对圆形阀门把手几何特征的检测转化为对圆和直线段这两个子特征的检测,即首先运用Hough变换检测机器人拍摄的图像中的圆和直线,设计算法选择出最能反映圆形阀门把手特征的3条直线段并保留,然后根据圆、直线段和直线间的转向角等的组合特征判断该圆是否是阀门把手,并求出机器人操作阀门把手时3个手指的插入位置。实验结果表明:该方法对图像拍摄的角度和亮度没有严格要求,能有效地检测出圆形阀门把手并求出机器人的手指插入位置,检测与定位的准确率达到90.7%。

摘要：石油作为一种重要的、不可或缺的资源,对我国的国民经济和人们的生产、生活起着举足轻重的作用,石油制品在人们日常生活中的应用非常广泛。而在石油运输过程中,输油管线微泄露情况非常复杂,直接影响到石油输送速度。在石油运输过程中,输油管道的微泄露问题屡见不鲜,其造成的损害(数量损失、污染环境、着火爆炸等)也比较严重。为了避免这些损害,所以使用仪表对石油运输过程中进行实时监测,并在最短的时间里对石油泄漏点进行定位和堵塞,这将极大地降低风险,减少资源浪费。尽管国际上已经开展了数十年的管道微渗漏探测技术,但是管道的介质多样性、管道所处的环境多样性和管道的微渗漏形态多样性等因素的影响,尚无一套适用于各类管道的微渗漏探测的普适性方法。本文合理制定输油管线微泄露监测和定位装置的总体设计方案,并且合理设计装置结构和监测装置,在最大程度上满足石油输送的要求,避免发生微泄露问题。

摘要：在钢铁厂卷钢成品生产过程中,需要对生产的钢卷粘贴信息标签,记录钢卷的关键参数和生产信息。传统的人工贴标或机器人贴标,将钢卷信息标签粘贴于钢卷外径弧面,难以避免出入库或运输磨损和脱落,导致物料信息无法跟踪。一种优化后的钢卷内曲面机器人贴标自动化系统,通过传感器检测和定位,与上位机、PLC、机器人集成,实现在钢卷内孔弧面粘贴钢卷信息标签的功能,解决了传统贴标方式存在的问题,并在生产线应用中取得了显著效果。

摘要：采用一种三相电流信号特征处理方法实现控制棒驱动机构(CRDM)逆变器功率管(IGBT)故障诊断。在线采集三相电流并归一化处理后,将归一化电流方波化处理,避免因负载等变化带来的电流波形畸变的影响,随后获取电流均值与极性,建立故障监测和定位标志,以实现故障诊断。仿真研究结果表明,本研究提出的故障诊断方法能够实现故障相和故障功率管的检测与定位,可用于CRDM逆变器的故障监测与诊断。

摘要：近年来,我国的城市化进程有了很大进展,城市燃气管道建设越来越多。城市燃气管道建设是一项重要的民生工程,一旦燃气管道出现质量问题,不仅会对人民的生命财产造成直接威胁,对周边生态环境也会造成一定程度地负面影响。基于此,从燃气管道泄漏检测以及维修两个方面进行研究,以期为相关部门处理该问题提供参考意见。

摘要：针对菠萝智能机械化采摘需求,研究一种基于机器视觉的多机械臂菠萝采摘机器人。根据菠萝茎秆较脆的特点,设计一种由V形悬臂、切刀及挡板组成的推剪式末端执行器,实现菠萝果实与茎秆的分离;设计由多个两自由度机械臂组成的机器人,每个机械臂可带动末端执行器在菠萝垄体的高度、长度和宽度方向上移动;为实施智能采摘,应用深度神经网络YOLOv5检测菠萝果实,通过三维点云分析获得菠萝采摘点位置。结果表明:菠萝果实检测精度为97%,检测召回率为95.75%;在实验室环境下菠萝采摘成功率为90%,平均成功采摘时间为5.4 s,验证了该机器人结构的合理性。