基于人工智能图像识别的输电线路巡检研究

为了准确、及时地发现输电线路中的缺陷,研究基于人工智能图像识别技术的输电线路立体化巡检模式。具体地,以人工智能图像识别技术为支持,借助K-means算法对立体巡检图像进行聚类处理,同时,采用人工神经网络对图像中输电线路缺陷进行智能识别。经测试,在相同工作量下,未采用本文所提技术的输电线路缺陷识别需要5个分析员持续工作15 d,平均每分钟进行2～3张图片的识别,图像识别速度为20～30 s/张;采用人工智能识别技术,识别速度高达0.25 s/张,仅需3.6 h便可以将识别任务完成。在弱光环境下,经过增强处理的图像边缘更加清晰,目标图像与背景实现明显分界,且现阶段可利用输电线路中相同部件不同角度的7张图片实现高于90%的识别准确率。另外,通过对相同条件下其他几种方法影响模型实际收敛情况的比较发现,所有方法的重构误差均呈现出逐渐降低之势,最终都趋于稳定。结果表明本文技术在立体化线路图像缺陷检测中有一定普适性,有利于工作效率的显著提升。     

基于过采样和随机森林的高压隔离开关发热故障诊断

云团运动的不确定性使得光伏系统输出功率较难准确估计,从而影响新能源并网的可靠性和经济性。为了有效利用卫星的云观测数据,提出了基于云图特征的超短期光伏发电功率预测模型。利用卷积神经网络对卫星云图进行特征提取,且和通过相关性分析后的4种气象特征进行融合,作为光伏发电功率预测模型输入。在此基础上,通过卷积神经网络解析这些特征之间的空间联系,并使用长短期记忆网络实现对光伏输出功率的时间序列预测。此外,考虑到一个自然日中不同时段数据对预测影响不同,引入多头注意力机制来确定关键时间点与关键特征,由此进一步提高所提模型精度。使用光伏电站实际数据以及对应的卫星云图和天气数据,对所提模型的预测效果进行验证。算例分析结果表明,该模型预测精度高且时效性好,特别对于正午辐照较大以及云团运动波动剧烈的时段,模型仍能保证较高的预测精度。     

基于直流限流电路的直流单极接地故障自适应重合闸技术

为避免柔性直流系统重合于永久性故障,造成二次过流冲击从而威胁系统安全,需采用预先判断故障性质的重合闸方法以确保系统的有效重启和可靠恢复。针对配置有混合式直流断路器的架空线柔性直流输电系统,提出一种基于直流限流电路的直流单极接地故障自适应重合闸技术。首先,提出直流限流电路拓扑结构并分析其工作原理,该拓扑由限流单元、吸能单元和故障性质判别单元组成,与混合式直流断路器串联接入直流线路。此后,结合故障发展过程,理论计算各阶段故障暂态电流、暂态电压的表达形式,并提出直流限流电路各元件的参数选择依据。最后,在PSCAD平台搭建系统模型并进行故障仿真,仿真结果表明所提自适应重合闸技术能准确判断故障性质,并具备较好耐过渡电阻能力。     

基于样本扩充和特征优选的IGWO优化SVM的变压器故障诊断技术

为了增强变压器故障诊断模型对不平衡样本的学习能力从而提高少数类故障样本的识别精度,提出了一种基于样本扩充和特征优选的融合多策略改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer with multi-strategy, IGWO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的变压器故障诊断技术。首先,使用基于K最近邻过采样方法及核密度估计自适应样本合成算法的混合过采样技术对少数类样本进行扩充得到均衡数据集,并在此基础上采用方差分析对变压器候选比值征兆进行特征优选。然后,通过改进灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)初始化策略、参数及位置更新公式,并引入差分进化策略调整种群,提出了融合多策略的改进灰狼算法。最后,构建了一种基于混合过采样技术的IGWO优化SVM的变压器故障诊断模型,并通过多组对比实验验证了所提方法能够有效增强模型对少数类故障样本的识别能力,并提升模型的整体分类性能。     

国外新型电驱动高能激光技术现状与发展趋势

主要讨论了国外平面波导激光器、固体薄片激光器、浸入式液冷固体激光器、碱金属蒸汽激光器、相干合成光纤激光器等新型电驱动高能激光光源的技术发展现状、关键技术以及未来作为激光武器应用的潜力。它们至少在原理上可以解决当前高能固体激光或光纤激光面临的一些难题,但因为某些缺点或者面临一些待解决技术问题,使其输出功率、光束质量或体积、重量等指标暂时达不到典型高能固体激光或光纤激光的水平。详细讨论了这些新型电驱动高能激光的优缺点,并对其技术发展前景进行初步分析判断。     

一种低轨双星高脉冲重复频率雷达信号的定位模糊消除算法

针对低轨(LEO)双星到达时间差(TDOA)定位系统中雷达信号的定位模糊问题,该文分析了高重频信号的模糊特性,演示了虚假定位点的产生过程,提出一种基于时差序列变化趋势匹配(VTMT)的定位模糊消除算法.在测量时差序列与定位结果对应的理论时差序列之间的残差近似服从正态分布的条件下,通过两个序列的欧式距离作为相似程度衡量依据,筛选出测量时差线与理论时差线最为接近的定位点作为目标辐射源真实位置.校验台测试信号验证了该算法的有效性.仿真结果表明,该算法能够显著提高无模糊定位概率,对长基线时差定位系统中雷达信号的定位具有较高的应用价值.     

一种新型自适应环境光照的车牌定位算法

为解决在不同光照环境下车牌的适应性定位问题,同时解决基于颜色定位的方法普遍存在的车身颜色与车牌颜色相近,以至于难以区分的问题,分析了不同光照下的车牌图像在HSV空间的分布特性与图像亮度等参数关系,结合车牌的混色分布特点、RGB与HSV空间变量转换关系,提出了一种可直接对RGB空间进行处理、能适应光照环境的快速车牌定位算法;实验结果表明,提出的定位算法对光照不足、环境光不均匀等复杂条件下获取的蓝白车牌图像具有很高的定位可靠性。     

谷氨酸发酵液的絮凝过滤研究

对用壳聚糖絮凝处理谷氨酸发酵液的方法进行研究,讨论了ｐＨ值、絮凝剂浓度、温度和搅拌时间对处理效果的影响。实验结果表明：最佳工艺条件是壳聚糖浓度１００ｐｐｍ,ｐＨ５￣６,在３０￣６０℃搅拌１５ｍｉｎ。     

浅谈书刊条形码

书刊条形码技术业已在我国推广应用,普及条形码知识,扩大书刊条形码在自动化管理中的功能,推动图书情报事业的自动化水平。