一种无人值守斗轮机的PSO-SVM料堆边界检测算法  

作　　者：翟林波 

机构地区：[1]内蒙古大唐国际托克托发电有限责任公司,内蒙古呼和浩特010200

出　　处：《设备管理与维修》2024年第13期155-158,共4页Plant Maintenance Engineering

摘　　要：料堆边界检测是无人值守斗轮机全自动操作过程中的一个关键环节,对于提高堆取料操作效率与降低碰撞概率具有重要意义。结合料堆雷达点云数据和斗轮负载等数据,提出一种粒子群算法优化的支持向量机(PSO-SVM)的料堆边界检测算法,结果表明该方法具有较高准确率,可提高斗轮机堆取料自主操作效率。随着人工智能技术不断发展,该方法有望在电厂料堆边界检测领域得到进一步应用。

关 键 词：斗轮机 PSO-SVM 料堆边界检测 堆取料 无人值守 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TM621.6[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]