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用于手车式中压断路器限位开关的视频检测控制系统软件设计与实现 被引量:2
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作者 曹瀚仁 葛其运 王鑫 《现代电子技术》 2022年第24期86-91,共6页
针对手车式中压断路器判断限位开关状态可能存在的误判问题,文中采用C++语言设计一种基于OpenCV和Qt的跨平台限位开关视频检测上位机软件,以辅助判断限位开关的状态。该软件依托OpenCV开源软件库和Qt图形界面开发软件,首先对相机采集到... 针对手车式中压断路器判断限位开关状态可能存在的误判问题,文中采用C++语言设计一种基于OpenCV和Qt的跨平台限位开关视频检测上位机软件,以辅助判断限位开关的状态。该软件依托OpenCV开源软件库和Qt图形界面开发软件,首先对相机采集到的图像进行预处理和形态学降噪,然后利用findContours函数以及drawContours函数框定并画出限位开关的轮廓,再采用contourArea函数计算图像中限位开关轮廓的面积值,判断限位开关是否闭合。文中创新性地将限位开关是否闭合的问题转换为判断上位机软件处理后的图像面积与预设值的大小问题,在模拟限位开关闭合的实验环境下,视频检测控制系统具有较好的检测精度和实时性,可以起到辅助判断限位开关是否闭合的作用。实验结果表明,所设计软件操作简单、可跨平台使用、检测准确率高,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 视频检测 手车式中压断路器 限位开关 软件设计 图像预处理 图像降噪 开关状态判断
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基于专家知识与监测数据联合驱动的高压开关柜状态评估 被引量:1
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作者 仇翔 蒋文泽 +2 位作者 吴麒 张宝康 葛其运 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第7期776-786,共11页
高压开关柜(HVS)作为电力系统的关键设备,对其工作状况进行有效评估可以保障电力系统的安全稳定运行。在工程实践中,由于高压开关柜长期服役于潮湿、高温等恶劣环境下,不可避免的传感器失效或人为因素会导致其设备状态数据存在随机缺失... 高压开关柜(HVS)作为电力系统的关键设备,对其工作状况进行有效评估可以保障电力系统的安全稳定运行。在工程实践中,由于高压开关柜长期服役于潮湿、高温等恶劣环境下,不可避免的传感器失效或人为因素会导致其设备状态数据存在随机缺失的现象,从而破坏了数据的完整性和可用性,使得对数据质量要求较高的数据驱动方法难以直接用于解决高压开关柜状态评估的问题。为了解决上述问题,研究了一种基于专家知识和监测数据联合驱动的高压开关柜状态评估方法。首先,对高压开关柜系统的内部构成进行了深入分析,并根据区域中设备的功能不同将其分为电缆室、母线室和断路器室三大区域。其次,进一步分析了系统状态、各区域状态及其关键部件状态两两之间的因果关系,从而建立了适用于高压开关柜状态评估的三层贝叶斯网络(BN)拓扑结构。然后,引入专家领域知识设计了适用于高压开关柜系统的3种约束罚函数,并通过求解带有约束的优化问题,改善了不完整数据集下的贝叶斯网络参数估计性能,进而实现了对高压开关柜系统状态的精确评估。最后,在自主设计的10 kV高压开关柜样机上开展了对比验证实验,结果表明,相比于支持向量机(SVM)方法和反向传播(BP)神经网络方法,本文所提方法在状态评估精度上更具优势。 展开更多
关键词 高压开关柜(HVS) 状态评估 参数学习 知识与数据联合驱动 贝叶斯网络(BN)
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基于子图拉普拉斯谱的异常传感器检测及识别方法 被引量:6
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作者 张文安 洪毅 +1 位作者 史秀纺 葛其运 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期804-810,共7页
无线传感器网络中传感器异常检测是确保数据可靠性和系统正常运行的重要环节.将无线传感器网络用图模型描述,针对图上边缘区或稀疏区的异常传感器难以检测及识别的问题,本文提出了一种基于子图拉普拉斯谱的异常传感器检测及识别方法.该... 无线传感器网络中传感器异常检测是确保数据可靠性和系统正常运行的重要环节.将无线传感器网络用图模型描述,针对图上边缘区或稀疏区的异常传感器难以检测及识别的问题,本文提出了一种基于子图拉普拉斯谱的异常传感器检测及识别方法.该方法首先对系统图进行子图划分,再将图上信号转换至拉普拉斯谱信号,然后经低通滤波器处理,将图频域信号还原至节点域信号,通过比较还原信号与采集信号来判断子图的异常情况,最后对异常子图进行分析识别.基于公开数据集验证,本文所提方法对于无线传感器网络中单个异常传感器的检测率可以达到95%以上,其漏检率与误检率为15%以下,检测效果优于其他现有方法. 展开更多
关键词 无线传感器网络 异常检测 图信号处理 子图划分
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基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断 被引量:26
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作者 郭方洪 刘师硕 +3 位作者 吴祥 陈博 张文安 葛其运 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期145-152,共8页
基于海量样本数据的深度神经网络可以显著提升电力变压器的故障诊断效果,但实际环境中各变压器本地数据被“数据孤岛”隔离,难以进行集中式深度训练。联邦学习可以实现多源数据的共同建模,但各变压器的非独立同分布不平衡数据会使算法... 基于海量样本数据的深度神经网络可以显著提升电力变压器的故障诊断效果,但实际环境中各变压器本地数据被“数据孤岛”隔离,难以进行集中式深度训练。联邦学习可以实现多源数据的共同建模,但各变压器的非独立同分布不平衡数据会使算法性能严重下降。针对上述问题,提出一种基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断机制。与传统深度学习集中训练方式不同,文中采用多个参与者分布训练方式。每个参与者采用LeNet-5深度神经网络进行本地训练,中央服务器将本地模型进行聚合,同时引入改进的数据共享策略对云端共享数据进行选择性下发,以降低非独立同分布数据的不平衡性。实验结果证明,该机制实现了各变压器独立且不平衡数据的协同训练,对变压器故障类型的诊断精度可达到97%。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 LeNet-5网络 联邦学习 非独立同分布数据
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