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1.
2.
事件检测是非侵入式负荷监测中的关键部分,然而事件检测方法对于一些小电流电器存在漏检问题。为此,提出一种基于小电流电器的滑动窗双边CUSUM事件检测改进算法,即在均值计算窗和暂态检测窗的基础上,引入方差计算窗区分运行时电流波动小的电器,通过权重参数δ提高检测过程中投入、切出事件的累计和,解决了滑动窗双边CUSUM事件检测算法的小电流电器漏检问题。采用方差阈值判断电器是否进入稳态,提高了电器进入稳态时检测的准确性,有效记录事件投入点和事件切出点。实测验证表明,所提算法不仅能够准确检测到传统算法易忽略的小电流电器的暂态事件,还能准确记录电器完整的事件投切过程,有利于其暂态过程的分析与处理,保证了特征提取的有效性,为事件检测方法的优化方向提供了借鉴。 相似文献
3.
为了满足配电网拓扑识别快速准确的要求,提出了一种基于微型同步相量量测装置(micro-synchronous phasor measurement unit,μPMU)的配电网拓扑识别方法。获取拓扑变化前后的电压相位构建拓扑变化辨识参数,辨识出系统拓扑变化时刻;提出基于相位差异度的拓扑识别算法,借助μPMU获取的数据及潮流计算,分析不同拓扑条件下电压相位与实际相位间的差异,选取差异度最小所对应的拓扑为实际拓扑,实现对配电网的拓扑识别。通过仿真算例验证所提方法的合理性,结果表明,拓扑变化时刻辨识判据正确可靠,所提拓扑识别算法的识别正确率高。 相似文献
4.
为了在多主体参与、多需求共存条件下有效识别复杂产品再设计中各模块的主从关系,提升再设计效能,构建包括认知域、需求域及模块域的多域协同评价方法. 基于认知域中不同认知主体的情感需求及物理需求,完成设计需求域的建立. 结合模糊评价及相对偏好分析,获取需求域映射的各模块域间映射重要度. 考虑模块间的关联关系,提出模糊设计结构矩阵理论与DEMATEL结合,获取各模块的域内相关重要度. 运用合作博弈思维建立结合域间映射重要度及域内相关重要度的综合评价模型,识别各模块的主从关系. 相较于从单一角度进行模块重要度分析模式,所提方法的评价结果更为客观、全面、准确. 以CKA6180数控机床为例,验证多域协同的模块主从关系评价方法的有效性与可行性. 相似文献
5.
针对多相机阵列复眼质量大与图像数据生成量高的问题,开展多通道-单探测器构型的大视场仿生复眼成像系统及其图像快速拼接识别算法的研究。通过光路折反与光程归一的方式,实现多视角子眼共像面与分区成像。根据折反式复眼成像特征,提出特征图级下基于区域结构相似性的图像快速拼接算法。配合目标识别卷积神经网络,实现紧凑空间下大视场全局图像的快速重建与目标识别。所提出的复眼系统有效光学视场角为138°×75°、光学尺寸为29.78 mm×19.74 mm× 6.86 mm、全局图像拼接速度为0.011 s。紧凑型折反式仿生复眼具有体积小、视场大、计算开销少的特点,能够为载荷与算力受限的小型无人设备与低速弹箭提供广域视觉成像与快速图像拼接识别能力。 相似文献
6.
电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物,常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此,提出了一种相对角度估计方法,基于常规电力线目标检测与识别算法,并结合电力线相对角度估计,从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法,提出的相对角度估计方法容易训练易收敛,计算量小,适用于实时性要求较高的应用场合。 相似文献
7.
为解决丢失枪、弹后给社会带来的危害及加强警方对枪、弹的管控等问题,基于MSP430 单片机与无线
射频技术(radio frequency identification,RFID)设计一套智能枪-弹识别系统。该系统包括接触式电子击发手枪弹、
枪内处理单元2 部分,可以实现枪-弹识别:正常击发编写过特殊识别码的子弹,对码失败或没有编写识别码的普通
子弹无法完成击发,并在击发失败后触发失败提醒。结果表明:该系统可以有效减少因枪支违法外流带来的生命财
产损失,加强枪、弹管控。 相似文献
8.
传统电网线损识别方法未能对线损特征进行提取,导致识别结果不准确,识别用时较长。提出一种基于聚类算法的低压电网分段线损智能识别方法。通过Wpdec小波分解函数对低压电网分段线损数据进行3层小波分解,利用Wprcoef函数对小波系数进行重构,提取低压电网分段线损特征;根据提取到的线损特征变量,设定分段线损异常判定依据,使用K-means算法对所提取的特征向量进行聚类分析,借助聚类结果获取线损特征规则,最终实现基于聚类算法的低压电网分段线损智能识别。经实验结果表明,所提方法不仅能够精准识别低电压分段线损,同时还能够提升识别速率。 相似文献
9.
基于压电阻抗(electromechanical impedance, EMI)技术,针对结构损伤识别提出了阻抗/导纳数据压缩与重构的方法,利用随机矩阵将监测系统中的原始阻抗数据向量进行线性映射,并将映射后的向量输入到接收系统中;基于压缩感知理论将重构原始数据的问题转化成非确定性多项式问题,并基于凸优化(convex optimization, CO)理论求解;在损伤识别阶段,利用均方根偏差(root mean square deviation, RMSD)统计指标对重构阻抗数据的识别效果进行评估,并与使用原始阻抗数据的效果进行对比。利用简支钢梁的局部损伤识别试验采集的阻抗数据证明所提出方法的有效性。结果表明:基于重构阻抗数据能够有效识别结构损伤,基系数矩阵的稀疏度随着测量数的减少而降低,一致球集合对应的稀疏度区间低于其他测量矩阵,阻抗数据重构效果随着压缩率的增加而减弱,当压缩率高于2.0时,部分使用重构阻抗数据识别结构损伤的误差将大于20%,损伤识别精度降低。 相似文献
10.
为提高雷达辐射源识别智能水平,提出一种新的基于转换脉冲神经网络进行雷达辐射源调制模式识别的
方法。将仿真产生的雷达信号转换为2 维时频图,将传统的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)转化
为脉冲神经网络(spiking neuron network, SNN),使用SNN 进行雷达辐射源识别。仿真实验结果表明:该方法具有
优良的检测精度,当信噪比高于-9 dB 时,识别概率可达96%以上。 相似文献