基于BP网络的异步电机转子断条故障的自动识别方法

提出了一种以扩展Park矢量方法为故障特征提取手段、利用BP网络的模式识别功能自动诊断异步电机转子断条故障的新方法。该方法消除了故障信号中基频成分对断条故障特征分量的“湮没”影响,同时实现了故障的自动识别,免去了人为介入。故障诊断实例表明:该方法具有良好的有效性和准确性。     

浅析变电站综合自动化

本文介绍了变电站综合自动化系统的模式、发展和优势,详细论述了变电站综合自动化系统的功能以及软件系统。     

煤矿电气设备的防爆外壳设计

随着煤矿行业的快速发展,煤矿电气设备出现爆炸,导致人员死亡的事故不断出现,严重影响煤矿行业的稳步发展和人们的生命安全,本研究主要是针对煤矿电气设备的防爆外壳设计进行探讨,以期能够设计出高效的防爆装置,更好的保障煤矿电气设备和人员的安全。     

煤矿罐笼声光信号器的设计

主要介绍了煤矿罐笼声光信号器的电路原理。文章对光信号提示部分采用发光二极管可能出现大电流的问题提出了解决方法,最后指出了声光信号器可能的应用领域和发展前景。     

基于可靠性数据分析和最小二乘支持向量机的电力变压器故障诊断

基于可靠性数据分析和最小二乘支持向量机对电力变压器故障进行了诊断,并给出了实例分析。     

小波分析在电机转子断条故障诊断中的应用

介绍了小波分析在电机转子断条故障中的应用。通过对实际的实验数据进行传统的FFT变换,以及应用小波分析的连续幅值Morlet小波变换,扩展park矢量融合电流小波分析进行研究,小波分析具有良好的时频局部化特性,克服了傅里叶变换不能对信号在时域上进行局部化分析的缺点,能有效提取故障点信息,为问题的解决提供了有效的途径。     

基于AMI-CycleGAN的海洋垃圾图像增强算法

针对循环生成对抗网络(CycleGAN)的海洋垃圾图像增强存在色彩失真、轮廓模糊的问题，提出一种结合自适应空间特征融合的多输入循环生成对抗网络(AMI-CycleGAN)。首先，减少生成器U-Net的网络深度和跨层连接次数以减少参数量，借助平滑扩张卷积避免网格伪影，得到多尺度感受野信息；其次，引入自适应空间特征融合来解决因垃圾尺寸不一导致不同层特征图融合时的信息冲突，得到语义信息丰富的融合特征图，通过与色彩校正网络的增强特征图融合保留了原图像的色彩信息；最后，引入边缘差损失函数和内容感知损失函数丰富细节信息。在trash＿ICRA19上，与CycleGAN相比，其结构相似性值和峰值信噪比分别提升了27.52%和20.75%。与FUnIE-GAN相比，其参数量减少了79.36%,计算速度提高了12.50%。该算法改善了CycleGAN的色彩失真和轮廓模糊问题，且能达到实时检测标准。