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以单一特征为标签的用电设备识别,因特征携带的信息量不足,在区分性质相似的负荷时易产生误判,为此,提出一种将电流序列编码为图像的二维可视化方法,通过计算机视觉技术对负荷进行分类识别。利用Fryze功率理论提取电流的非有功分量,通过格拉姆角场(GAF)将一维电流序列转换成二维图像,借助数据扩充的方式进行升维,并赋予矩阵颜色特征来提升负荷标签的辨识度;基于迁移学习的思想,利用预训练模型Inception_v3提取并学习GAF图像特征,并以该特征为标签对负荷类型进行分类识别。在2个公开数据集上的实验验证了所提方法在高频采集场景下的准确性和有效性。 相似文献
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针对车间的设备种类和数量众多，导致底层设备的通信接口和协议的多样化且不兼容等问题，设计了一种基于OPC(OLE for Process Control)协议的边缘服务器采集软件。使用C#语言的WPF框架、Tree JS技术，以及OPC UA(OPC Unified Architecture)标准协议，结合了边缘服务器延迟性低的优点，设计了具有用户登录、数据采集、管理、查询，3D展示等功能的上位机软件。为验证系统的可行性，对其进行测试，实现了数据的采集和Web端的3D展示，证明该系统可以满足车间的基本需求。 相似文献
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