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题名多缺陷绝缘局部放电信号的识别与分类
被引量：4
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作者
朱周侠
邱毓昌
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机构
西安交通大学电气工程学院
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第3期14-15,27,共3页
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文摘
绝缘设备中可能存在多种不同的缺陷,若其同时引发局部放电则给局放信号的检测判断增加了难度。作者介绍了国外用混合weibull函数法和小波分析法识别与分离多缺陷局放信号的技术,他们的实践表明:二者均有较好的识别与分类性能,采用于局放高度分布分析技术的混合,weibull函数法适用于处理两缺陷局放信号,采用多分辨信号分解技术的小波分析法则能更准确地处理多缺陷局放信号。
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关键词
多缺陷绝缘
局部放电信号
识别
分类
模式识别
多分辨信号分解
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Keywords
pattern recognition partial discharge height distribution (PDHD) multi-resolution signal decomposi-tion(MSD)
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分类号
TM855
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名基于改进YOLOv5算法的绝缘子多缺陷检测
被引量：5
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作者
伍箴燎
吴正平
孙水发
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机构
三峡大学电气与新能源学院
三峡大学湖北省输电线路工程技术研究中心
三峡大学计算机与信息学院
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出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期95-102,112,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61871258)。
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文摘
针对绝缘子多缺陷检测精度低、检测速度慢的问题,提出一种改进YOLOv5准确判别绝缘子多缺陷检测算法(YOLOv5⁃GSEM)。首先通过引入GhostNet结构替换原始网络YOLOv5主干网络C3模块,提升网络运算速度;并在SPPF后引入无参注意力模块SimAM,增强有效特征,抑制干扰特征;其次引入增强特征金字塔网络(EFPN)和多尺度特征融合网络(multiscale feature fusion network,MFFN),充分融合多尺度特征,提升网络对绝缘子多缺陷的检测精度。实验结果表明,文中提出的模型平均精度均值(mAP0.5)达到87.8%,较YOLOv5算法提升了2.7%,检测速度提升了4.6%,该网络的提出为绝缘子多种缺陷检测问题提供一种更有效的方法。
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关键词
绝缘子多缺陷检测
注意力机制
增强特征金字塔网络
多尺度特征融合
轻量化
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Keywords
multiple defect detection of insulator
attention mechanism
enhanced feature pyramid network(EFPN)
multiscale feature fusion
lightweight
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分类号
TM216
[一般工业技术—材料科学与工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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