陈扶明
- 作品数：9 被引量：26H指数：3
- 供职机构：中国人民解放军后勤工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程更多>>
- 数字营区仿真系统
- 本发明涉及一种数字营区仿真系统，包括：设备管控子系统，采集营区内的各种智能设备的运行数据，并通过工业数据桥，将实时数据存入到数据库服务器；综合管理信息子系统，与数据库服务器相连接，提供业务管理、设备管理、要素数字化等单元...
- 李生林邓韧蔡晖张恒魏小涪钟蔚李咏治罗凯文黎星辰谢昌华龚俊陈扶明王朝霞
- 文献传递
- 基于神经网络的油库输转作业模式识别方法
- 2013年
- 为准确识别数字化油库输转作业模式,在分析了油库典型输转作业模式基础上,提出了一种基于人工神经网络的输转作业模式识别方法。以阀门状态反馈信息作为网络输入,输转作业模式为输出构建立了神经网络结构,进而选取实际数据进行离线训练确定网络权值,最后通过仿真实验测试了该方法的识别效果,结果表明基于RBF神经网络的方法能快速、准确识别油库输转作业模式,对提高油库监控系统的智能化水平具有重要意义。
- 龚骏税爱社李生林陈扶明
- 关键词：模式识别人工神经网络
- 一种改进的四叉树RFID防碰撞算法被引量：8
- 2014年
- 针对随机ALOHA算法效率较低,确定性树型方法要求区域内标签数量不变的问题,提出一种改进的四叉树RFID防碰撞算法。在阅读器阅读范围内的标签根据不同的问询命令修改自身应答概率进行分组。阅读器采用比较碰撞位的四叉树算法识别应答概率为1的标签。通过公式推导证明了算法采用四叉树识别的合理性。实例说明和仿真结果显示,该算法能减少阅读器和标签之间的查询次数和通信量,有效提高阅读器的识别效率。
- 孙耀磊吴晓波陈元文陈扶明
- 关键词：射频识别防碰撞算法
- 基于FlexSim的军队自动化立体仓库货位优化研究被引量：11
- 2013年
- 为提高军队自动化立体仓库出货速度和运行稳定性,提出了在堆垛机闲时对货位进行以分类存储L形分区为导向的再分配优化设计。根据用户需求,程序自动生成分类存储的L形分类存储货位分区信息,并调用堆垛机对在存货品逐一判断、搬运,让所有货品按照L形区域排列,完成货位优化。利用FlexSim软件对具体实例进行了仿真,结果表明,优化后的货位能较大程度地提高仓库的输出效率。
- 陈元文吴晓波孙耀磊陈扶明
- 关键词：自动化立体仓库FLEXSIM
- 储运过程管道堵塞故障小样本模式识别方法被引量：2
- 2014年
- 针对储运过程典型的管道堵塞故障样本数量不足、诊断知识不完备的实际情况,提出储运过程管道堵塞故障小样本模式识别方法;以支持向量机(SVM)算法为基础,构建了储运过程故障模式识别框架,分析了基于SVM方法的故障模式分类;利用储运过程仿真模型采集正常及故障过程数据,建立SVM多分类模式识别器,通过识别器核函数选取和参数优化,进行了管道堵塞故障小样本模式识别的仿真应用研究。仿真实验结果表明,SVM方法能够准确、快速实现故障模式识别,为储运过程故障模式识别提供了一种实用方法。
- 陈扶明税爱社李生林卿宇搏孙耀磊
- 关键词：储运过程模式识别参数优化
- 一种数字营区测控分机及测控方法
- 本发明公开了一种数字营区测控分机及测控方法，模拟量输入电路和总线接口电路通过内部总线与中央处理器相连接，中央处理器、直流电源模块和模拟量输入电路通过排线与输入/输出接口板相连接，实现数据采集和控制，同时为其提供电源。本发...
- 李生林谢昌华罗凯文张恒邓韧黎星辰龚俊陈扶明蔡晖魏小涪钟蔚李咏治王朝霞
- 文献传递
- 基于主成分分析的储运过程管道堵塞故障检测被引量：6
- 2013年
- 针对现代储运过程典型的管道堵塞故障,分析了其对过程监控参数的影响;采用基于主成分分析的故障检测方法,构建了故障检测流程和检测模型;以储运过程典型仿真系统为研究对象,建立了主成分模型;通过模拟不同程度的管道堵塞故障,进行了管道堵塞故障检测的仿真应用研究,获得了管道堵塞故障统计量控制图。实验结果表明了基于主成分分析的故障检测方法的有效性和正确性。
- 陈扶明税爱社巨平勇龚骏
- 关键词：主成分分析储运过程故障检测
- 一种基于三维实景的设施设备监控系统及系统集成方法
- 本发明公开了一种基于三维实景的设施设备监控系统集成方法。首先，充分运用数据库技术，将三维实景模型库的静态数据与设施设备监控子系统中的动态数据进行整合、关联，实现三维实景对象信息展示的动态性和实时性；其次，对智能设施设备实...
- 李生林张恒魏小涪钟蔚罗凯文黎星辰邓韧蔡晖谢昌华李咏治王朝霞龚俊陈扶明
- 文献传递
- 基于PCA-RBF网络的储运过程管道堵塞故障诊断方法被引量：1
- 2014年
- 针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明:该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。
- 陈扶明税爱社李生林陈芬兰
- 关键词：主成分分析RBF神经网络故障诊断
