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为了解决高压电气设备局部放电故障点定位问题,把PCNN图像融合算法应用到紫外成像系统中,根据高压电气设备局部放电的同时向四周发射紫外光和紫外光波段在日盲200~400 nm的原理,在设备局放故障区域分别采集紫外光图像和可见光图像并进行图像融合,在新生成的融合图像中精确定位局部放电故障点。研究针对融合源图像自身系数特点会影响PCNN神经网络连接强度系数的特点,使用粒子群优化算法对PCNN神经网络中的连接强度系数进行全局寻优,使其可以针对不同融合源图像的各自系数特征自适应寻找最优连接强度系数。研究结果表明,优化后的PCNN算法对比于其他算法所得图像信息更加丰富、定位更加精准,融合图像可以有效地定位高压设备电晕放电故障点。 相似文献
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针对现有的有源滤波器APF(active power filter)存在数据存储量少、数据处理能力弱,远程监视能力差等问题,对APF运行中信号采集、处理、传送,显示等方面进行了研究,对实时运行监视系统的设计方法进行总结,设计了APF运行在线监测系统.该系统采用低功耗的STM32F103RBT6芯片作为信号采集处理控制器,利用STM32开发板外设的功能模块进行数据的传输、存储,并利用开发板标准通信接口实现了RS485远程通信,从根本上克服了APF数据存储量小及远程监测能力弱的问题.实验运行结果表明,此系统对APF数据的采集,处理的能力较于APF本身大为加强,数据存储量大幅度提升,远程监测效果好,并且该系统操作简单,成本低,具有较好的应用和推广价值. 相似文献
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