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基于稀疏光谱成像的线路复合绝缘子积污状态可视化评估
被引量：
1
1
作者
任明
李乾宇
+1 位作者
夏昌杰
董明
《中国电力》
北大核心
2025年第2期203-215,共13页
对线路复合绝缘子的污秽状态进行及时、准确的在线评估,可以有效防止污闪事故的发生。提出一种线路复合绝缘子污秽状态可视化评估方法。首先,结合图像配准算法和目标区域框选构建多源反射光谱图像半自动化配准方法,解决多目相机固有的...
对线路复合绝缘子的污秽状态进行及时、准确的在线评估,可以有效防止污闪事故的发生。提出一种线路复合绝缘子污秽状态可视化评估方法。首先,结合图像配准算法和目标区域框选构建多源反射光谱图像半自动化配准方法,解决多目相机固有的图像配准难题;其次,利用低成本、轻量化、高成像质量的多目式稀疏光谱成像设备拍摄人工染污样品并进行模型预训练,进一步通过真实自然积污样品进行迁移训练,构建复合绝缘材料表面污秽等级诊断模型;最后,借助无人机平台,在不同拍摄条件下对线路复合绝缘子污秽状态进行实测分析。结果表明,该方法对于人工染污和自然积污样品污秽等级的划分准确率分别为95.3%和87.8%,实际线路复合绝缘子污秽等级划分准确率可达90%,污秽分布区域显示清晰。通过无人机实测分析验证了基于稀疏光谱成像技术的线路绝缘子污秽等级评估和污秽分布可视化诊断的可行性,为线路绝缘子状态巡视和检修决策提供了新的技术手段。
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关键词
复合绝缘子
稀疏光谱成像技术
污秽状态评估
图像配准
迁移学习
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职称材料
高速列车转向架焊接构件的组织与性能研究
被引量：
1
2
作者
吴俭民
王庆贤
+1 位作者
李乾宇
杨艳萍
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2014年第19期45-48,共4页
研究了不同氮比例的Ar＋N2保护气对高速列车转向架构件用双相钢焊接接头组织和力学性能的影响。结果表明,随着氮气比例的增加,焊缝区和热影响区的显微硬度逐渐下降,且同一保护气条件下,硬度从大至小分别为焊缝区〉热影响区〉母材区;随...
研究了不同氮比例的Ar＋N2保护气对高速列车转向架构件用双相钢焊接接头组织和力学性能的影响。结果表明,随着氮气比例的增加,焊缝区和热影响区的显微硬度逐渐下降,且同一保护气条件下,硬度从大至小分别为焊缝区〉热影响区〉母材区;随着氮比例的增加,焊缝区和热影响区的冲击功先增加而后降低,当氮气含量为4%时取得极大值,且热影响区的冲击功高于焊缝区;2%-4%氮气＋氩气的混合比例是最佳的焊接气体保护工艺。
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关键词
氮气
焊接
组织
性能
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职称材料
基于卷积神经网络的电力系统低频振荡主导模态特征定性辨识
被引量：
24
3
作者
秦心筱
张昌华
+3 位作者
徐子豪
李乾宇
魏俊
叶圣永
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第10期51-58,共8页
低频振荡严重威胁电网的安全稳定运行。传统低频振荡辨识方法大都将被测信号视作平稳信号或进行平稳化处理,忽略了信号的非平稳特性。但在高比例新能源和电力电子设备的电力系统中,低频振荡参数具有大范围时变的特性,传统辨识方法难以...
低频振荡严重威胁电网的安全稳定运行。传统低频振荡辨识方法大都将被测信号视作平稳信号或进行平稳化处理,忽略了信号的非平稳特性。但在高比例新能源和电力电子设备的电力系统中,低频振荡参数具有大范围时变的特性,传统辨识方法难以准确识别。提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的电力系统低频振荡辨识方法。首先对原始信号进行时域特征提取作为预处理操作,然后将16个时域特征的信号分别送入训练好的CNN网络,最后由全连接层综合各个网络的输出得到最终辨识结果。仿真实验表明,该方法可以快速准确地辨识出低频振荡信号的频率和衰减因子,具有很好的抗噪性。且与Prony方法相比,它能够辨识振荡过程中是否引入了新的振荡模态。
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关键词
电力系统
低频振荡
卷积神经网络
PRONY
非平稳性
新能源发电
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职称材料
题名
基于稀疏光谱成像的线路复合绝缘子积污状态可视化评估
被引量：
1
1
作者
任明
李乾宇
夏昌杰
董明
机构
电力设备电气绝缘国家重点实验室(西安交通大学)
出处
《中国电力》
北大核心
2025年第2期203-215,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(六氟化硫气体中局部放电的多光谱检测与诊断技术研究,51877171)。
文摘
对线路复合绝缘子的污秽状态进行及时、准确的在线评估,可以有效防止污闪事故的发生。提出一种线路复合绝缘子污秽状态可视化评估方法。首先,结合图像配准算法和目标区域框选构建多源反射光谱图像半自动化配准方法,解决多目相机固有的图像配准难题;其次,利用低成本、轻量化、高成像质量的多目式稀疏光谱成像设备拍摄人工染污样品并进行模型预训练,进一步通过真实自然积污样品进行迁移训练,构建复合绝缘材料表面污秽等级诊断模型;最后,借助无人机平台,在不同拍摄条件下对线路复合绝缘子污秽状态进行实测分析。结果表明,该方法对于人工染污和自然积污样品污秽等级的划分准确率分别为95.3%和87.8%,实际线路复合绝缘子污秽等级划分准确率可达90%,污秽分布区域显示清晰。通过无人机实测分析验证了基于稀疏光谱成像技术的线路绝缘子污秽等级评估和污秽分布可视化诊断的可行性,为线路绝缘子状态巡视和检修决策提供了新的技术手段。
关键词
复合绝缘子
稀疏光谱成像技术
污秽状态评估
图像配准
迁移学习
Keywords
composite insulator
multispectral imaging technology
estimation of pollution status
image registration
transfer learning
分类号
TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
高速列车转向架焊接构件的组织与性能研究
被引量：
1
2
作者
吴俭民
王庆贤
李乾宇
杨艳萍
机构
兰州交通大学
出处
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2014年第19期45-48,共4页
文摘
研究了不同氮比例的Ar＋N2保护气对高速列车转向架构件用双相钢焊接接头组织和力学性能的影响。结果表明,随着氮气比例的增加,焊缝区和热影响区的显微硬度逐渐下降,且同一保护气条件下,硬度从大至小分别为焊缝区〉热影响区〉母材区;随着氮比例的增加,焊缝区和热影响区的冲击功先增加而后降低,当氮气含量为4%时取得极大值,且热影响区的冲击功高于焊缝区;2%-4%氮气＋氩气的混合比例是最佳的焊接气体保护工艺。
关键词
氮气
焊接
组织
性能
Keywords
nitrogen
welding
microstructure
property
分类号
TG444.72 [金属学及工艺—焊接]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的电力系统低频振荡主导模态特征定性辨识
被引量：
24
3
作者
秦心筱
张昌华
徐子豪
李乾宇
魏俊
叶圣永
机构
电子科技大学机械与电气工程学院
国网四川省电力公司经济技术研究院
出处
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第10期51-58,共8页
基金
四川省科技厅重点研发计划资助(2019YFG0142)
国网四川省电力公司经济技术研究院科技项目资助(SGSCJY00GHJS2000015)。
文摘
低频振荡严重威胁电网的安全稳定运行。传统低频振荡辨识方法大都将被测信号视作平稳信号或进行平稳化处理,忽略了信号的非平稳特性。但在高比例新能源和电力电子设备的电力系统中,低频振荡参数具有大范围时变的特性,传统辨识方法难以准确识别。提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的电力系统低频振荡辨识方法。首先对原始信号进行时域特征提取作为预处理操作,然后将16个时域特征的信号分别送入训练好的CNN网络,最后由全连接层综合各个网络的输出得到最终辨识结果。仿真实验表明,该方法可以快速准确地辨识出低频振荡信号的频率和衰减因子,具有很好的抗噪性。且与Prony方法相比,它能够辨识振荡过程中是否引入了新的振荡模态。
关键词
电力系统
低频振荡
卷积神经网络
PRONY
非平稳性
新能源发电
Keywords
power system
low frequency oscillation
convolutional neural network(CNN)
Prony
non-stationary
renewable energy
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏光谱成像的线路复合绝缘子积污状态可视化评估
任明
李乾宇
夏昌杰
董明
《中国电力》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
高速列车转向架焊接构件的组织与性能研究
吴俭民
王庆贤
李乾宇
杨艳萍
《热加工工艺》
CSCD
北大核心
2014
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于卷积神经网络的电力系统低频振荡主导模态特征定性辨识
秦心筱
张昌华
徐子豪
李乾宇
魏俊
叶圣永
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021
24
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职称材料
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