基于红外通信技术与适配器的高速数据采集系统设计

针对高速数据传输稳定性较低、多源数据传输过程非线性干扰较大的问题,设计了基于红外通信技术与适配器的高速数据采集系统。使用系统高速数据采集层的多个高速适配器,完成各待采对象的高速信号数据采集,将其通过通信层的通信接口上传到红外通信模块,利用该模块将所得信号数据复原成真实数据后并传送到服务层,该层的多源数据融合模块运用主成分分析方法,融合接收到的全部数据,同时采用展示层的液晶显示模块,呈现完整的高速数据采集结果。实验结果表明：该系统在不同信号数据长度下,均能以较高采样速率完成不同类型数据的精确采集;该系统能保证各通信信道在不同通信距离下的高速数据传输稳定性,且所得高速数据融合结果能清晰、完整地呈现全部高速数据采集结果。     

基于WRSR和BOA-Catboost的电力用户分类模型研究

售电企业对电力用户进行合理评估是开展售电业务的关键。针对当前评估方法存在的评估不全面、应用性不强等问题，提出一种基于WRSR（加权秩和比）和Catboost算法的电力用户分类模型。首先使用WRSR对现有电力用户进行分档并标记；接着使用Catboost算法学习分类规律，构建分类器，同时采用BOA（贝叶斯优化算法）优化Catboost的超参数，提升分类效果；最后根据模型分析每个特征的重要程度，并按重要性分数对用户特征进行筛选。实验结果表明：该方法能实现电力用户的合理分类；所提分类模型与其他机器学习模型相比准确性更高，可解释性更好。     

适配器匹配下的大规模模拟电路故障红外图像检测系统设计

为了提升模拟电路故障检测效果,精准定位确定电路故障区域,设计了适配器匹配下的大规模模拟电路故障红外图像检测系统。通过三维精密电动平台,确定大规模模拟电路的红外成像范围;通过定位标志刻画电路红外图像边缘;利用适配器统一匹配待测电路输入输出接口信号;通过三维精密电动平台、定位标志与适配器,共同控制热像仪,扫描待测电路,获取电路红外图像;利用图像存储卡存储扫描获取的电路红外图像;通过红外图像预处理模块,滤波处理红外图像;大规模模拟电路故障诊断模块利用互信息配准法,配准图像存储卡内的电路红外图像,通过差分检测法初步确定电路故障区域,利用热序列检测法精准检测电路故障元件;利用互联网络实现整个系统的通信。实验证明：该系统可有效采集并预处理电路红外图像,提升红外图像清晰度;该系统可有效初步确定电路故障区域,精准诊断电路故障元件。     

一种纸质工作票信息快速识别方法

为规范电力作业中“两票”的规范管理问题,提出一种基于深度学习的轻量化图像检测与识别框架,以实现对纸质“两票”图像中的印章及日期信息的快速识别。该框架首先基于YOLOv4网络对印章及日期等关键信息进行检测,然后采用Moblile Netv3和自行设计的Ghost-OCRNet网络进行印章和日期识别;针对日期信息涉及手写与打印字体混合的现状,设计一种轻量化的Ghost-OCRNet识别网络,可对日期进行无分割的序列化识别。实验结果表明所提出的纸质工作票图像识别方法平均运行速度为5.6帧/s(FPS),识别准确率达到93.5%,在保证识别精度的前提下,能够满足实时运行要求。