基于阀厅智能巡检机器人的设备声学故障识别算法

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本研究开发了一种应用于阀厅智能巡检机器人的设备声学故障识别算法，通过分析设备运行时产生的声音特征来实现早期故障预警和诊断。本段落提出了一种用于阀厅设备声音故障识别的算法，实现了利用智能巡检机器人对设备进行自动检测与状态识别的功能。首先，通过机器人携带的拾音器采集待测设备的声音信号；然后，应用小波分解技术将时域内的信号转换为频域，并提取第五层细节系数作为新声音信号；最后，从该新声音信号中抽取质心、方差、能量和熵等特征向量，并利用BP神经网络进行分析以判断设备的运行状态。实验结果表明，此算法能够有效实现故障诊断功能，并且具有简单高效的特点。

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基于阀厅智能巡检机器人的设备声学故障识别算法

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本研究开发了一种应用于阀厅智能巡检机器人的设备声学故障识别算法，通过分析设备运行时产生的声音特征来实现早期故障预警和诊断。本段落提出了一种用于阀厅设备声音故障识别的算法，实现了利用智能巡检机器人对设备进行自动检测与状态识别的功能。首先，通过机器人携带的拾音器采集待测设备的声音信号；然后，应用小波分解技术将时域内的信号转换为频域，并提取第五层细节系数作为新声音信号；最后，从该新声音信号中抽取质心、方差、能量和熵等特征向量，并利用BP神经网络进行分析以判断设备的运行状态。实验结果表明，此算法能够有效实现故障诊断功能，并且具有简单高效的特点。

基于LOF和SVM的智能配电网故障识别方法

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本研究提出了一种结合局部 outlier 因子（LOF）与支持向量机（SVM）的智能算法，用于提升配电网中的故障检测精度及效率。为解决现有智能配电网保护方法中存在的整定复杂、协调性差及误动作等问题，本段落提出了一种基于局部异常因子（LOF）检测的配电网保护算法，并针对故障定位后无法有效辨识故障类型的问题，提出了结合LOF和支持向量机（SVM）的智能配电网故障类型判别方法。通过计算各节点的LOF值来实现智能配电网中的故障检测与定位；随后对故障位置处三相电压进行小波变换处理，并利用零序电压低频能量反映接地信息，构建基于三相电压的小波奇异熵特征样本库，建立SVM模型以进一步分类和预测不同类型的故障。该算法能够有效地识别并定位智能配电网中的故障，并能合理地对不同的故障类型进行区分。

哈理工智能巡检设备

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哈理工智能巡检设备是集成了先进传感器技术和人工智能算法的自动化检测系统，广泛应用于电力、工业制造等领域，有效提升了安全性和工作效率。该程序是哈尔滨理工大学智能巡检仪学年设计的一部分，采用51单片机作为主控芯片，并通过数码管实时显示监测的电压值。系统设有两级密码设置：一级密码用于查看上下限并接收报警信息；二级密码则可以修改这些限制条件。只有输入正确的密码后才能访问和调整相应的功能参数，包括通过串口进行上下限及密码本身的修改操作。

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基于极限学习机的变压器故障迅速识别

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基于色彩识别的智能搬运机器人设计

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智能养殖AI巡检机器人的简介.pdf

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基于FPGA的人脸识别智能算法实现

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