基于Android的智能巡检系统的设计与实现
这是一篇关于智能巡检,Android,GPS地图的论文, 主要内容为在当下信息时代,人们对通信的需求和要求都越来越高,为了满足通信可靠性的要求,提高线路的建设与维护效率,设计开发一套智能巡检系统很有必要。现存的巡检产品仍存在着智能性或移动性的一些问题。为了兼顾实现巡检系统的智能性和移动性,本文充分利用Android智能手机功能,基于Android系统设计开发了一款智能巡检软件,并将该软件成功安装到Android智能手机上实现线路的精确定位等功能。 基于Android的智能巡检系统是通过GPS卫星定位,并利用GPRS/3G等数据网络,通过定时跟踪与手动上传,实现设备的实时数据采集及监控的系统。为了达到良好的用户体验,本论文完成了当中的报文上传和解析模块、用户界面模块、地图模块、数据库模块,实现了各个页面之间的跳转和数据传输,终端各种参数的设置,并能给用户良好引导和提示。本文的主要内容如下： 1.阐述了基于Android的智能巡检系统的报文上传和解析模块设计与实现,开发实现了巡检系统中客户端与服务器之间的报文上传,报文解析等问题。 2.阐述了基于Android的智能巡检系统的用户界面模块设计与实现,开发实现了基于Android的智能巡检系统用户模块的各个功能子模块,主要包括欢迎子模块,菜单子模块,登陆子模块、地图显示子模块、参数设置子模块、关于信息子模块等。 3.阐述了基于Android的智能巡检系统的地图模块设计与实现,开发实现了申请Google API获得当前经纬度,并把当前定位图标显示在地图上,加载图层以显示规划路线以及经纬度随地理位置变化而实时更新等问题。 4.阐述了基于Android的智能巡检系统的数据库模块设计与实现,开发实现了对SQLite3数据库的基本操作。本文的最后,笔者对本论文进行了反思与全面总结,并对巡检系统在智能手机上的运行进行了展望。
基于Res-CapsNet与改进YOLOv4的绝缘子破损识别与定位
这是一篇关于绝缘子破损检测,Res-CapsNet,YOLOV4,智能巡检的论文, 主要内容为随着中国铁路的发展,对输电线路的安全运行也提出了较高的要求,作为铁路架空线上的重要部件,绝缘子的完整性直接影响输电过程的安全,因此需加强对绝缘子的定期巡检。目前对绝缘子的巡检主要依靠人力完成,效率低下,不能及时发现并处理其故障问题。传统的卷积神经网络(CNN)在绝缘子破损检测方面存在一些问题,如识别效果差和速度慢等。胶囊网络(CapsNet)的输入输出均为矢量,能较好的保留绝缘子的位置特征,从而更加准确的检测出复杂环境下的绝缘子。因此本文提出一种基于Res-CapsNet(残差胶囊网络)与改进YOLOv4相结合的算法,包括绝缘子分类检测及破损定位两部分,实现对绝缘子破损部位的精确识别与定位。由于绝缘子破损部位较小,因此对特征的提取要求较高,传统的胶囊网络只有一层卷积层,不能较为精确的获取绝缘子特征,而不断增加卷积层会产生梯度消失(爆炸)和退化问题。梯度消失(爆炸)问题可以通过批标准化解决,退化问题会使得模型效果变差,而残差网络可以较好的解决模型退化问题,因此提出将Res Net34与CapsNet相结合的算法。首先,以ResNet34为预训练模型提取绝缘子特征;同时删除深层池化层及全连接层,并在其后增加1×1卷积层进行降维,将卷积特征转化成胶囊特征,然后通过动态路由机制进行传递。最后,将本文提出算法与SSD、Resnet、AlexNet等网络进行对比,实验结果表明,改进后的网络对绝缘子破损识别准确率达到97.98%,较原网络提升了0.75%,不仅使输出量保留其方向和角度,还可提取绝缘子更深层的特征,从而更准确的对复杂环境下远距离的破损绝缘子进行识别。在绝缘子破损定位方面,由于传统的YOLO网络模型参数多,运算量大,对复杂环境下的绝缘子破损小目标定位精度差,因此建立一种基于改进YOLOv4的破损绝缘子定位模型。首先,在CPSDarknet53中使用Res2Net残差单元提取绝缘子细微特征,然后在定位网络中引入CBAM注意力机制关注绝缘子轮廓、位置等特征以提高模型精度;同时由于引入Res2Net残差单元使得模型复杂度增加,因此采用通道剪枝压缩网络,减少运算量,可以实现在保持较高精度的同时加快模型训练速度。最后将改进网络进行消融实验,并与SSD、Resnet、AlexNet等网络进行对比,实验结果表明,对破损绝缘子的定位准确率达到96.57%,较原网络提升了2.31%,且模型参数量减少了48.7M,能够快速准确的定位出不同天气、距离下的破损绝缘子,大大提高了对绝缘子进行智能巡检的效率。
移动超声气体泄漏定位系统设计与实现
这是一篇关于气体泄漏检测,泄漏声学定位,智能巡检的论文, 主要内容为现代工业和城市综合管廊中大量使用运输危险气体的管道,管道老化、腐蚀或工作环境发生火灾等事故造成管道破损等都有可能导致管道气体泄漏。危险气体的泄漏不仅影响到了工作人员的安全,而且可能引起爆炸等事故。在管廊等复杂的工作环境下,人工巡检成本高、危险性强,因此需要自动巡检机器人代替人工巡检。本文设计并实现了一种基于超声的气体泄漏360度定位装置,同时设计了通信协议且实现了与自动巡检机器人进行通信,可以指引巡检机器人进行追踪和定位。本文首先阐述了高压气体通过孔隙产生超声信号的原理。然后根据气体泄漏的声信号检测和定位泄漏源的流程分析了系统的软硬件需求。系统选择树莓派作为硬件平台,连接数据采集卡对微机电麦克风信号进行采集,利用10000 m Ah的移动电源作为供电,使用3D打印的定制外壳将所有硬件部分固定在一起。系统整体装置的尺寸较小、重量仅约1.5 kg,续航时间较长,便于手持或固定在移动设备上工作。同时,本文对不同距离、不同放气孔径和不同放气压强的气体泄漏信号以及多种环境信号进行了采集和分析。结合带平滑预处理的决策树和神经网络算法,提出了一种基于四通道信号的气体泄漏识别和泄漏源360度定位算法。其中使用神经网络获得准确率达到99.83%的气体泄漏检测算法,使用决策树获得气体泄漏的关键频率26.9 k Hz、47.0 k Hz和30.7 k Hz,利用各麦克风方向的上述频率的频谱值完成了泄漏定位。最终构建了含有采样模块、控制模块、显示模块以及与巡检机器人通信模块等有机结合的软硬件系统,完成了可移动气体泄漏定位装置的软硬件实现。本系统分别在华中科技大学校内和宜昌模拟管廊实验场地进行了相关实验。测试了装置的显示和采集功能以及与巡检机器人通信的远程连接功能。根据气体泄漏定位装置提供的气体泄漏方向和强度信息,巡检机器人成功追踪到距离20 m、放气口径分别为1 mm、2 mm、4 mm且压强为1 MPa的气体泄漏点。
油气安全智能巡检系统设计与研究
这是一篇关于智能巡检,路径规划,运动控制,安全监测,人机交互的论文, 主要内容为油气系统生产车间环境复杂、设备种类繁多且易发生有毒有害气体泄漏,稍有不慎便会酿成安全事故。生产车间设备密集,对于一些特殊区域,巡检工作人员无法及时获得相关信息,且传统安全监测系统传感器位置固定,存在监控盲区,开发设计油气安全智能巡检系统显得十分必要。本论文设计了一套油气安全智能巡检系统,系统主要由智能巡检机器人和上位机组成,巡检机器人采用DSP作为核心控制器,利用搭载的WIFI模块与上位机建立通信,通过各类环境传感器检测环境信息,上位机负责接收各类信息数据并实时显示。选择栅格法根据车间环境信息建立环境模型,利用改进的A*算法为巡检机器人规划路径;同时研究了复杂车间环境下的多巡检机器人路径规划方案,并进行了仿真研究。研究了巡检机器人的运动控制方案,结合实际情况设计了姿态控制器与速度控制器,两个控制器并行运行,实现了巡检机器人在预设路径上的自动循迹功能。针对复杂环境下多巡检机器人的协调工作要求,设计了集中式的群控结构,在上位机基于C++Builder开发设计了群控模糊控制算法程序,实现了多巡检机器人的协同运行控制。研究了多机器人无线通信中的节点隐藏问题,采用带有RTS/CTS四次握手原则的DCF接入机制予以解决。基于C++Builder开发设计了上位机监控软件,包括主界面,系统运行状态监测界面,气体源定位界面等。最后对整个系统进行了联合调试,实验证明巡检机器人可以在A*算法规定的路径上完成巡检任务,多巡检机器人可以同时协调运行而不会发生紊乱,WIFI模块建立的通信网络可完成数据传输任务,上位机可以实时的显示各环境监测量的变化情况,能够对巡检车间的异常情况发出及时预警。
油气安全智能巡检系统设计与研究
这是一篇关于智能巡检,路径规划,运动控制,安全监测,人机交互的论文, 主要内容为油气系统生产车间环境复杂、设备种类繁多且易发生有毒有害气体泄漏,稍有不慎便会酿成安全事故。生产车间设备密集,对于一些特殊区域,巡检工作人员无法及时获得相关信息,且传统安全监测系统传感器位置固定,存在监控盲区,开发设计油气安全智能巡检系统显得十分必要。本论文设计了一套油气安全智能巡检系统,系统主要由智能巡检机器人和上位机组成,巡检机器人采用DSP作为核心控制器,利用搭载的WIFI模块与上位机建立通信,通过各类环境传感器检测环境信息,上位机负责接收各类信息数据并实时显示。选择栅格法根据车间环境信息建立环境模型,利用改进的A*算法为巡检机器人规划路径;同时研究了复杂车间环境下的多巡检机器人路径规划方案,并进行了仿真研究。研究了巡检机器人的运动控制方案,结合实际情况设计了姿态控制器与速度控制器,两个控制器并行运行,实现了巡检机器人在预设路径上的自动循迹功能。针对复杂环境下多巡检机器人的协调工作要求,设计了集中式的群控结构,在上位机基于C++Builder开发设计了群控模糊控制算法程序,实现了多巡检机器人的协同运行控制。研究了多机器人无线通信中的节点隐藏问题,采用带有RTS/CTS四次握手原则的DCF接入机制予以解决。基于C++Builder开发设计了上位机监控软件,包括主界面,系统运行状态监测界面,气体源定位界面等。最后对整个系统进行了联合调试,实验证明巡检机器人可以在A*算法规定的路径上完成巡检任务,多巡检机器人可以同时协调运行而不会发生紊乱,WIFI模块建立的通信网络可完成数据传输任务,上位机可以实时的显示各环境监测量的变化情况,能够对巡检车间的异常情况发出及时预警。
油气安全智能巡检系统设计与研究
这是一篇关于智能巡检,路径规划,运动控制,安全监测,人机交互的论文, 主要内容为油气系统生产车间环境复杂、设备种类繁多且易发生有毒有害气体泄漏,稍有不慎便会酿成安全事故。生产车间设备密集,对于一些特殊区域,巡检工作人员无法及时获得相关信息,且传统安全监测系统传感器位置固定,存在监控盲区,开发设计油气安全智能巡检系统显得十分必要。本论文设计了一套油气安全智能巡检系统,系统主要由智能巡检机器人和上位机组成,巡检机器人采用DSP作为核心控制器,利用搭载的WIFI模块与上位机建立通信,通过各类环境传感器检测环境信息,上位机负责接收各类信息数据并实时显示。选择栅格法根据车间环境信息建立环境模型,利用改进的A*算法为巡检机器人规划路径;同时研究了复杂车间环境下的多巡检机器人路径规划方案,并进行了仿真研究。研究了巡检机器人的运动控制方案,结合实际情况设计了姿态控制器与速度控制器,两个控制器并行运行,实现了巡检机器人在预设路径上的自动循迹功能。针对复杂环境下多巡检机器人的协调工作要求,设计了集中式的群控结构,在上位机基于C++Builder开发设计了群控模糊控制算法程序,实现了多巡检机器人的协同运行控制。研究了多机器人无线通信中的节点隐藏问题,采用带有RTS/CTS四次握手原则的DCF接入机制予以解决。基于C++Builder开发设计了上位机监控软件,包括主界面,系统运行状态监测界面,气体源定位界面等。最后对整个系统进行了联合调试,实验证明巡检机器人可以在A*算法规定的路径上完成巡检任务,多巡检机器人可以同时协调运行而不会发生紊乱,WIFI模块建立的通信网络可完成数据传输任务,上位机可以实时的显示各环境监测量的变化情况,能够对巡检车间的异常情况发出及时预警。
基于EfficientDet与Vision Transformer网络的接触网吊弦状态检测
这是一篇关于吊弦状态检测,EfficientDet,Vision Transformer,智能巡检的论文, 主要内容为吊弦是接触网的重要悬挂部件,一年四季都暴露在自然环境中,容易出现松弛、断裂等情况,影响列车安全行驶。而传统检测方法存在耗时长、故障识别率低等问题,不能满足实时性、高效性的要求,故本文提出一种基于改进Efficient Det与Vision Transformer网络的吊弦定位与识别智能检测算法。针对传统神经网络在对接触网中尺寸较小的吊弦进行目标定位时,不能同时兼顾准确率与实时性的问题,而轻量型网络Efficient Det具有高效的双向特征金字塔与复合缩放方法,可实现定位精度和效率的平衡,因此提出一种基于改进Efficient Det网络的吊弦目标定位算法。首先在主干网络的P1、P2层中引入空洞卷积,以扩大感受野,提取出更完整的特征信息;其次将CBAM注意力机制引入P1-P5层中代替SE注意力机制,从空间与通道双方面进行特征提取,使网络更加关注含有目标特征信息的区域,抑制不相关的特征信息,提高目标检测的准确率;最后与YOLOv3、Faster R-CNN等算法进行对比分析,改进Efficient Det网络的定位精准率为96.19%,较原网络增大了4.95%,检测速度为32帧/秒,可快速、准确的定位出接触网中的吊弦。通过定位坐标信息提取出目标吊弦,然后对其进行具体状态检测。针对吊弦结构单一,特征少的问题,Vision Transformer网络具有多头注意力机制,可以从不同空间中提取到多层次的吊弦特征,因此提出一种改进Vision Transformer网络的吊弦状态分类检测算法。首先引入四层3×3的小卷积代替图像直接硬性分块的操作,保留较大局部范围的特征相关性,防止因直接硬性分块造成图像信息丢失的问题;其次选择合理的多头注意力的头数,使其更加关注吊弦区域,忽略干扰信息;然后利用Focal Loss损失函数动态调整不同样本的分类权重,缓解样本分布不均衡的问题,提高难样本的预测准确率;最后经消融实验证明了改进算法的有效性,并与Alex Net、VGG16、Res Net-50、Mobile Net V2等网络进行对比分析,改进后的Vision Transformer网络的准确率为96.41%,召回率为96.04%,可准确的识别出接触网中吊弦的运行状态。
油气安全智能巡检系统设计与研究
这是一篇关于智能巡检,路径规划,运动控制,安全监测,人机交互的论文, 主要内容为油气系统生产车间环境复杂、设备种类繁多且易发生有毒有害气体泄漏,稍有不慎便会酿成安全事故。生产车间设备密集,对于一些特殊区域,巡检工作人员无法及时获得相关信息,且传统安全监测系统传感器位置固定,存在监控盲区,开发设计油气安全智能巡检系统显得十分必要。本论文设计了一套油气安全智能巡检系统,系统主要由智能巡检机器人和上位机组成,巡检机器人采用DSP作为核心控制器,利用搭载的WIFI模块与上位机建立通信,通过各类环境传感器检测环境信息,上位机负责接收各类信息数据并实时显示。选择栅格法根据车间环境信息建立环境模型,利用改进的A*算法为巡检机器人规划路径;同时研究了复杂车间环境下的多巡检机器人路径规划方案,并进行了仿真研究。研究了巡检机器人的运动控制方案,结合实际情况设计了姿态控制器与速度控制器,两个控制器并行运行,实现了巡检机器人在预设路径上的自动循迹功能。针对复杂环境下多巡检机器人的协调工作要求,设计了集中式的群控结构,在上位机基于C++Builder开发设计了群控模糊控制算法程序,实现了多巡检机器人的协同运行控制。研究了多机器人无线通信中的节点隐藏问题,采用带有RTS/CTS四次握手原则的DCF接入机制予以解决。基于C++Builder开发设计了上位机监控软件,包括主界面,系统运行状态监测界面,气体源定位界面等。最后对整个系统进行了联合调试,实验证明巡检机器人可以在A*算法规定的路径上完成巡检任务,多巡检机器人可以同时协调运行而不会发生紊乱,WIFI模块建立的通信网络可完成数据传输任务,上位机可以实时的显示各环境监测量的变化情况,能够对巡检车间的异常情况发出及时预警。
三维可视化智能巡检平台的设计与实现
这是一篇关于化工园区,智能巡检,物联网,SLAB气体扩散的论文, 主要内容为制造业是国民经济的主体。近年来随着我国经济的迅速发展,制造业面临着国内外双重作用下的巨大压力,迫切需要进行产业的升级转型。尤其对于化工制造业来说,加快推进数字化转型更为重要。因为园区内通常设置了大量不同种类的生产仪器设备和输送管道,且生产加工过程中通常会产生具有易燃易爆、强腐蚀性的有毒有害危化品,一旦发生设备损坏或者危化品泄漏等情况,如果巡检不到位,很可能会引发重大生产事故。但是传统的巡检模式极易受到天气环境、人员素质等不可控因素的影响,导致巡检不及时,完成质量差的情况时有发生,威胁到企业的生产安全和员工的生命健康。物联网等信息技术的不断成熟,为彻底解决传统制造业的生产弊端提供了契机。巡检业务的线上化、智能化不仅能提高巡检业务效率,降低化工园区的管理成本,还能大幅度提升化工企业生产过程的安全性。本文通过对化工园区线下巡检流程中所存问题进行需求调研和流程梳理,设计并实现了满足工厂巡检业务功能需求的三维可视化智能巡检平台。该平台基于Spring Cloud技术栈进行架构设计,将化工园区所有设备设施模型化处理,并在系统中可视化展现,便于巡检人员在线上远程对所有巡检点进行数据监测。对于巡检业务,从逻辑上将其划分为巡检模式选择、巡检路线管理、巡检记录管理和巡检报告管理四个子模块,实现了巡检人员在执行巡检任务时切换巡检模式、选择巡检路线、记录巡检问题、生成巡检报告等相关功能。除此之外,针对巡检过程中产生的实时报警信息,系统会同步至应急指挥中心进行处理,并利用SLAB气体扩散模型算法对泄漏气体进行实时扩散状况模拟,辅助应急决策。作者于项目立项初期加入,协助参与了前期需求分析、系统架构设计及技术方案设计,在项目开发阶段实现了部分核心功能及SLAB气体扩散模型,参与了系统测试与验收。目前,此项目已经上线使用,在园区内部环境下稳定运行,满足了企业对于巡检业务的全部功能需求,提高了企业巡检效率和质量,为企业安全生产提供了有力保障。
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