基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法

由于雾天、光线较暗等恶劣现场条件下采集到的绝缘子图像清晰度与可读性较低,绝缘子目标及盘面区域色彩特征的提取较难,导致现有的可见光图像污秽检测方法不具备通用性,为此提出了一种基于图像增强的瓷质绝缘子灰密程度检测方法。先用改进的带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法对采集到的绝缘子图像进行增强,提高图像的清晰度和对比度;然后,采用二维最小误差法结合形态学滤波分割提取出绝缘子盘面区域,分别提取6个通道的均值、最大值、最小值等7个特征量并用Fisher准则函数筛选出分类能力较强的特征Smean,Smax,Svar作为灰密程度判别特征;最后,用思维进化算法(MEA)优化反向传播(BP)神经网络进行仿真预测。实验结果表明,概率神经网络和粒子群优化算法优化BP神经网络的判别准确率分别为88.00%和93.00%,而所提方法的准确率可达95.00%,可以准确判别恶劣条件下的绝缘子灰密程度。     

绝缘子芯棒碳化对其电场分布特性的影响

针对劣化复合绝缘子容易使输电线路发生闪络、跳闸、芯棒脆断等事故,严重威胁电力系统安全运行的问题,对护套和芯棒间存在碳化通道这种劣化情况下的复合绝缘子进行研究。采用有限元法对复合绝缘子碳化芯棒周围电场进行计算分析,建立绝缘子仿真计算模型,并在实验室条件下,现场测量护套和芯棒间存在碳化通道的沿串电场分布,实验测量数据与仿真结果基本一致,验证了理论计算的正确性。研究结果表明,碳化通道会畸变绝缘子串空间电场的分布,通道距高压端越近畸变越明显;碳化通道所贯穿的绝缘子伞裙其内部的电场值有所增大。     

轮腿式微型机器人系统研究

轮腿复合式机器人是在轮式机器人的基础上,通过优化轮子设计以达到快速灵活运动的一种新型的地面移动系统。该机器人主体由机架、两条主轴、齿轮减速机构、轮腿复合机构组成,由单电机驱动,控制系统相对简单。该机器人相比于普通轮式机器人具有较强的越障能力,且结构精简、体积小、重量轻。采用ADAMS对该机器人进行了运动学和动力学仿真,详细探讨了其越障能力、安装相位、轮腿结构、步态等关键问题,为其物理样机的设计、优化和控制提供了理论依据。     

基于QCM的不同形貌ZnO的湿敏性能研究

通过水热法制备了粒状和片状两种不同形貌的ZnO,以这两种形貌的ZnO修饰QCM作为湿度传感器,结合饱和盐溶液法(相对湿度:11％～95％RH)和H2O分子在ZnO上的吸/脱附机制对此新型压电传感器的湿敏性能(线性度、响应时间和回复时间)进行评价和研究.实验结果表明:粒状ZnO修饰的QCM传感器相较于片状ZnO修饰的QCM传感器线性度更好,响应时间和恢复时间更短,且该型传感器在低湿条件(33％,55％ RH)恢复时间大于响应时间而在高湿条件(75％,85％,95％ RH)恢复时间小于响应时间.实验和理论研究说明:ZnO微观形貌对该型传感器湿敏性能至关重要,而H2O分子在ZnO上的吸/脱附机制决定了其恢复/响应时间随湿度变化的技术特点.     

基于PSO⁃ELM融合动态加权AdaBoost的变压器故障诊断方法

油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器故障诊断的一种常用方法。然而,基于DGA的传统方法不能建立精确的数学模型,单一智能诊断方法在实际应用中存在分类能力不足等问题,导致诊断结果准确率较低。文中提出一种基于PSO⁃ELM融合动态加权AdaBoost的变压器故障诊断方法。首先利用PSO算法对ELM模型进行优化,得到PSO⁃ELM模型,然后利用多分类AdaBoost算法对PSO⁃ELM模型进行重复迭代,得到带有不同权重的弱分类器,通过计算各分类器对测试样本的分错率,不断调整每个弱分类器的权重系数,最终利用所有弱分类器加权投票对监测数据进行故障诊断。实验结果表明,相比于BP神经网络、ELM、支持向量机(SVM),文中算法的诊断准确率分别提高16.02%、9.78%、5.62%。     

基于深度卷积网络的复杂环境中绝缘子串特征检测

绝缘子串工作状态的智能监测是实现智能电网的重要前提。针对电网巡检图像中绝缘子串特征检测效果受复杂环境的影响。本文引入超像素和统计方法来降低复杂场景的难度,首先采用多尺度方式将图像分解为不同的层,然后采用SLIC将每层图像分解为不同大小的超像素,采用超像素特征来描述多尺度图像的某个区域位置的特征信息,得到图像的粗略显著区域,并作为样本集输入区域网络Region net进行处理,最后通过网络训练迭代得到准确完整的显著特征图。将本文算法和其它流行算法对不同环境中绝缘子串图像进行特征检测对比实验,证明本文算法的F-Measure 以及平均误差MAE均优于当前流行算法。     

多尺度离散裂缝性致密砂岩气藏数值试井新方法——以塔里木盆地克拉苏气田为例

塔里木盆地克拉苏气田白垩系气藏是罕见的超深、超高压裂缝性致密砂岩气藏,基质—裂缝—断层多尺度离散裂缝发育,储层动静态描述难以满足开发的需要。为此,将天然裂缝网络随机生成和非结构化离散裂缝建模方法相结合,突破传统连续介质试井模型,建立了一种基于基质、裂缝、断层（大裂缝、小断层）三种孔隙介质的直井数值试井模型,并采用混合单元有限元方法对模型进行求解,得到了不同随机裂缝网络下的试井典型曲线。研究结果表明：(1)基于实测资料可将裂缝性致密砂岩气藏的缝网分布模式划分为三类,讨论了缝网随机生成对试井典型曲线的影响,并将离散裂缝试井模型与传统连续介质试井模型的结果进行了对比,明确了传统连续介质模型的适用条件;(2)离散裂缝模型与双重孔隙介质模型结果存在较大差异,双重孔隙介质模型是离散裂缝模型中裂缝均匀分布且间距无限小的一种特例;(3)讨论了三种缝网分布模式下的试井曲线特征,应用所建立的随机离散裂缝试井解释模型成功解释了常规双重孔隙/三重孔隙连续介质无法解释的试井曲线,曲线拟合效果理想,解释得到的参数合理。结论认为,新模型、新方法揭示了不同尺度介质间逐级动用、协同供气的开发机理,解释了井间产能差异大、...     

学会跟蜗牛散步

在如今做任何事都恨不得以分钟计算的今天,假如上帝给你一个任务,要求你牵一只蜗牛散步,你会怎么做?你一定会嫌蜗牛走得太慢,催它、吓唬它、责备它.而蜗牛却只能用抱歉的眼光看着你,仿佛在说:“人家已经尽了全力!”于是,心急的你可能会用力拉着它,扯着它,甚至想用脚踢它……蜗牛受了伤,它流着汗,喘着气往前爬……可就在你放慢了脚步,无可奈何地跟在蜗牛身后生着闷气时,突然间,你会闻到平时没有注意到的花香,听到悦耳的鸟鸣,看到满天亮丽的星斗,感受到夜风如此温柔.咦?以前怎么没有这些体会?这时,你恍然大悟,原来,是上帝叫这只蜗牛陪你散步.     

基于LCC评价的电力设备维护策略研究

研究了电力设备运行维护的生命周期成本（LCc）评价方法及计算方法。建立了定期更换（TBM）、定期诊断（PDM）、大小周期诊断（DDM）以及定期更换与最佳时机的诊断（DTB）4种维护策略。采用基于加速老化实验数据的LCC评价方法,考虑利率、故障率、诊断费用和测量参数的分散度等因素,对电力设备不同维护策略的经济有效性进行了分析和评估