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多源信号特征融合的电能质量扰动识别
被引量：
2
1
作者
陈思源
程志友
+1 位作者
杨猛
胡乐乐
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期62-66,共5页
为了解决风能、太阳能等可再生能源输出的不稳定性和间歇性给电能质量带来的问题,提出多源信号特征融合的电能质量扰动识别方法.该方法引入电流信息增强扰动特征,为解决电能质量扰动识别提供了新的视角.算例分析结果表明:相对于其他2种...
为了解决风能、太阳能等可再生能源输出的不稳定性和间歇性给电能质量带来的问题,提出多源信号特征融合的电能质量扰动识别方法.该方法引入电流信息增强扰动特征,为解决电能质量扰动识别提供了新的视角.算例分析结果表明:相对于其他2种方法,该文方法的4个评价指标(准确率、精确率、召回率和F1分数)均最高.因此,该文方法具有优越性.
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关键词
电能质量扰动
残差网络
多源
信号特征融合
相对位置矩阵
有效通道注意力
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职称材料
基于双传感器差分机制的铁磁性金属板件亚表面腐蚀缺陷脉冲涡流可视化检测
被引量：
2
2
作者
王瑾
李勇
+4 位作者
苏冰洁
高文龙
向异
刘正帅
陈振茂
《中国机械工程》
北大核心
2025年第3期381-390,共10页
针对铁磁性金属板件亚表面腐蚀缺陷,提出了一种基于双传感器差分机制的脉冲涡流可视化检测方法。该方法利用双传感器差分探头拾取脉冲涡流检测信号,提取检测信号下降沿对数曲线斜率和归一化差分信号峰值作为信号特征,用于对不同尺寸缺...
针对铁磁性金属板件亚表面腐蚀缺陷,提出了一种基于双传感器差分机制的脉冲涡流可视化检测方法。该方法利用双传感器差分探头拾取脉冲涡流检测信号,提取检测信号下降沿对数曲线斜率和归一化差分信号峰值作为信号特征,用于对不同尺寸缺陷进行可视化检测。通过仿真及实验研究,建立了所提信号特征与缺陷尺寸间的关联规律,并验证了双传感器差分探头相较于传统单传感器探头在降低噪声干扰和提高检测灵敏度方面具有优势。此外,提出了对两种信号特征进行融合的方法,结果表明,使用融合信号特征的缺陷图像信噪比更高。所提方法为铁磁性金属板件亚表面腐蚀缺陷的可视化检测提供了一种有效且可靠的解决方案。
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关键词
电磁无损检测
脉冲涡流检测
亚表面腐蚀缺陷
信号特征融合
可视化检测
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职称材料
基于LVQ神经网络的截齿磨损程度识别研究
被引量：
4
3
作者
张强
张旭
+1 位作者
田莹
刘志恒
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期1721-1726,共6页
为实现截齿磨损程度的快速准确识别,提出了一种基于LVQ神经网络的截齿磨损程度的多特征信号识别方法,并利用自制截齿截割实验台对相同截割条件下的不同磨损程度截齿进行截割实验,提取截割的电流信号、红外信号,建立截齿磨损识别模型,研...
为实现截齿磨损程度的快速准确识别,提出了一种基于LVQ神经网络的截齿磨损程度的多特征信号识别方法,并利用自制截齿截割实验台对相同截割条件下的不同磨损程度截齿进行截割实验,提取截割的电流信号、红外信号,建立截齿磨损识别模型,研究表明:新截齿B相电流峰值为1 117 mA,随磨损程度的加剧而逐渐增大,严重磨损截齿值为1 183 mA,最大峰值差为66 mA;新截齿齿尖最大闪温值为25.52℃,随截齿磨损程度加剧逐渐降低,严重磨损截齿值为18.96℃,最大温度差为6.56℃。基于LVQ神经网络的截齿识别平均最大正确率均可以达到100%,与BP神经网络方法相比提高了12.86%,因此该神经网络具有良好的可靠性与精确性。
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关键词
传感器应用
截齿
磨损程度识别
多
特征
信号
融合
LVQ神经网络
BP神经网络
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职称材料
题名
多源信号特征融合的电能质量扰动识别
被引量：
2
1
作者
陈思源
程志友
杨猛
胡乐乐
机构
安徽大学电子信息工程学院
安徽大学互联网学院
安徽大学教育部电能质量工程研究中心
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期62-66,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(6227020935)
安徽省科技重大专项(18030901018)。
文摘
为了解决风能、太阳能等可再生能源输出的不稳定性和间歇性给电能质量带来的问题,提出多源信号特征融合的电能质量扰动识别方法.该方法引入电流信息增强扰动特征,为解决电能质量扰动识别提供了新的视角.算例分析结果表明:相对于其他2种方法,该文方法的4个评价指标(准确率、精确率、召回率和F1分数)均最高.因此,该文方法具有优越性.
关键词
电能质量扰动
残差网络
多源
信号特征融合
相对位置矩阵
有效通道注意力
Keywords
power quality disturbance
residual network
multi-source signal feature fusion
relative position matrix
ECA
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于双传感器差分机制的铁磁性金属板件亚表面腐蚀缺陷脉冲涡流可视化检测
被引量：
2
2
作者
王瑾
李勇
苏冰洁
高文龙
向异
刘正帅
陈振茂
机构
西安交通大学航天航空学院
国家电网有限公司西北分部
出处
《中国机械工程》
北大核心
2025年第3期381-390,共10页
基金
国家磁约束核聚变能发展研究专项(2019YFE03130003)
国家自然科学基金(52177007,52311540018,11927801)。
文摘
针对铁磁性金属板件亚表面腐蚀缺陷,提出了一种基于双传感器差分机制的脉冲涡流可视化检测方法。该方法利用双传感器差分探头拾取脉冲涡流检测信号,提取检测信号下降沿对数曲线斜率和归一化差分信号峰值作为信号特征,用于对不同尺寸缺陷进行可视化检测。通过仿真及实验研究,建立了所提信号特征与缺陷尺寸间的关联规律,并验证了双传感器差分探头相较于传统单传感器探头在降低噪声干扰和提高检测灵敏度方面具有优势。此外,提出了对两种信号特征进行融合的方法,结果表明,使用融合信号特征的缺陷图像信噪比更高。所提方法为铁磁性金属板件亚表面腐蚀缺陷的可视化检测提供了一种有效且可靠的解决方案。
关键词
电磁无损检测
脉冲涡流检测
亚表面腐蚀缺陷
信号特征融合
可视化检测
Keywords
electromagnetic nondestructive evaluation
pulsed eddy current detection
subsurface corrosion
signal feature fusion
visual detection
分类号
TG115.28 [金属学及工艺—物理冶金]
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职称材料
题名
基于LVQ神经网络的截齿磨损程度识别研究
被引量：
4
3
作者
张强
张旭
田莹
刘志恒
机构
辽宁工程技术大学机械工程学院
辽宁工程技术大学公共管理与法学院
长城汽车股份有限公司蜂巢易创动力研究院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期1721-1726,共6页
基金
国家自然科学基金项目(U181010014
51774161
+2 种基金
51804151
51504121)
辽宁省高等学校创新人才支持计划项目(L82017020)
文摘
为实现截齿磨损程度的快速准确识别,提出了一种基于LVQ神经网络的截齿磨损程度的多特征信号识别方法,并利用自制截齿截割实验台对相同截割条件下的不同磨损程度截齿进行截割实验,提取截割的电流信号、红外信号,建立截齿磨损识别模型,研究表明:新截齿B相电流峰值为1 117 mA,随磨损程度的加剧而逐渐增大,严重磨损截齿值为1 183 mA,最大峰值差为66 mA;新截齿齿尖最大闪温值为25.52℃,随截齿磨损程度加剧逐渐降低,严重磨损截齿值为18.96℃,最大温度差为6.56℃。基于LVQ神经网络的截齿识别平均最大正确率均可以达到100%,与BP神经网络方法相比提高了12.86%,因此该神经网络具有良好的可靠性与精确性。
关键词
传感器应用
截齿
磨损程度识别
多
特征
信号
融合
LVQ神经网络
BP神经网络
Keywords
sensor application
pick
wear degree identification
multi-feature signal fusion
LVQ neural network
BP neural network
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多源信号特征融合的电能质量扰动识别
陈思源
程志友
杨猛
胡乐乐
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
基于双传感器差分机制的铁磁性金属板件亚表面腐蚀缺陷脉冲涡流可视化检测
王瑾
李勇
苏冰洁
高文龙
向异
刘正帅
陈振茂
《中国机械工程》
北大核心
2025
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于LVQ神经网络的截齿磨损程度识别研究
张强
张旭
田莹
刘志恒
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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职称材料
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