基于图像处理与RBF神经网络的绝缘子憎水性识别方法的研究

为了快捷准确地识别复合绝缘子的憎水性等级,提出了基于图像处理与RBF神经网络的绝缘子憎水性识别方法。首先,对图像进行直方图均衡增强、自适应中值滤波处理;然后,利用二维Ostu阈值法对图像进行分割;最后提取4个与绝缘子憎水性相关的特征量,以这4个特征量作为输入向量,以相应的憎水性等级作为输出向量,通过训练得到优化的RBF神经网络识别模型,并用于绝缘子憎水性等级的识别。试验结果表明,该方法能够准确识别绝缘子的憎水性等级,总识别率高达90%,准确度达到了实际应用的要求,为在线检测绝缘子憎水性奠定了基础。     

基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法

为了方便、快捷、准确地识别运行中绝缘子表面的憎水性等级,提出了基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法。首先,利用同态滤波和直方图均衡对憎水性图像进行增强预处理,然后利用改进的Canny算子提取了图像中水珠(或水迹)的边缘,并利用数学形态学对其进行修正得到最终的分割图像;提取图像中与憎水性相关的4个特征量,最后建立了基于BP神经网络的憎水性识别模型,并对测试样本的憎水性等级进行了识别。实验结果表明,该方法克服了人为因素的影响,能够有效识别绝缘子7种典型憎水性等级,总识别率达90%,为在线检测绝缘子憎水性提供一种新的有效方法。     

基于BP神经网络的复合绝缘子憎水性等级的判定

憎水性检测对于确保复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义。笔者提出把图像处理技术和BP神经网络引入到绝缘子憎水性检测中。首先,运用对比度受限自适应直方图均衡和数学形态学滤波对憎水性图像进行增强。然后,利用自适应阈值对图像进行分割,并提取图像中与憎水性相关的4个特征量。最后,选择BP神经网络判定绝缘子憎水性等级。分别采用BP标准算法和4种改进算法对网络进行训练,并对测试样本进行了憎水性等级判定。基于4个特征量的BP网络在一定程度上能够准确地判定绝缘子的憎水性等级。各种算法的判定结果表明L-M算法是比较合理的判定绝缘子憎水性等级的BP神经网络算法。     

基于MATLAB平台的复合绝缘子憎水性分析软件开发

复合绝缘子憎水性状况对于电力系统的安全稳定运行具有重要影响。为了准确、快捷、方便地识别复合绝缘子憎水性,借助MATLAB图像处理工具和GUI图形用户界面功能开发了一款复合绝缘子憎水性分析软件。该软件开发运用了模块化思想,建立了图像处理、水珠特征量提取、憎水性检测方法和数据库管理等功能模块;采用改进的Canny算子对图像进行分割,提取了水珠(或水迹)的特征;最后利用改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络对绝缘子憎水性进行分级。实验结果表明,该软件能够准确、客观地识别绝缘子憎水性等级,准确识别率高达92%。避免了人为因素的影响,提高了工作效率,为现场运行人员提供了数据支持和参考。     

基于图像处理的复合绝缘子憎水性智能识别方法

本文提出一种基于图像处理的复合绝缘子憎水性智能识别方法。针对不同憎水性等级的复合绝缘子图像,首先对图像进行直方图均衡化和滤波处理,再利用Otsu阈值分割方法将水珠/水迹与背景分割开,从而提取清晰且完整的水珠/水迹轮廓。采用水珠/水迹覆盖率、最大水珠/水迹面积比、水珠/水迹平均尺寸等特征量对水珠/水迹进行量化,利用支持向量机建立特征分类模型,从而实现对复合绝缘子憎水性的智能识别。结果表明：基于图像处理的复合绝缘子憎水性智能识别方法能够有效识别出7种憎水性等级,平均识别准确率保持在80%以上。     

基于深度卷积神经网络的绝缘子憎水性图像识别方法*

针对传统的复合绝缘子憎水性检测方法效率不高、准确性差的问题,提出了一种用于绝缘子憎水性图像识别的方法。该方法基于深度卷积神经网络智能算法,结合国际复合绝缘子憎水性分级标准,构建了能自动识别出六个憎水性等级的算法,并首次在憎水性图像识别上使用了网格化剖分图像的方法,逐网格分析憎水性等级,最终形成了复合绝缘子憎水性图像自动识别算法。结果显示,应用该算法可清楚地识别绝缘子的憎水性等级,得到绝缘子老化程度的分布情况。     

基于迁移学习和特征融合的复合绝缘子憎水性等级判别方法

为实现复合绝缘子憎水性等级自动、准确判别,提出一种基于迁移学习和特征融合的复合绝缘子憎水性等级判别方法。该方法以深度学习为基础,针对传统方法憎水性图像特征表述能力不足的缺点,基于VGG-19卷积神经网络构建了憎水性图像深度特征提取模型,并基于迁移学习理论,通过共享ImageNet集深度特征,提取模型卷积层及网络层参数,实现了训练样本数量受限背景下憎水性图像深度特征提取模型网络优化。针对现场实测环境光照条件多变,深度特征易受影响的缺点,基于局部二值模式提取了憎水性图像局部特征,并以VGG-19网络为基础,通过融合深度特征及局部特征,构建了基于迁移学习和特征融合的复合绝缘子憎水性等级判别模型。算例验证结果表明:所提方法提取的特征含量丰富,有效提高了憎水性等级判别效果,并可改善光照条件变化对憎水性等级判别结果不利影响。     

基于Faster R-CNN的复合绝缘子憎水性分析研究

定期对复合绝缘子的憎水性进行检查,及时更换严重老化的复合绝缘子,是保障电网安全稳定运行的关键。为实现无人机图像拍摄后复合绝缘子憎水性的准确判别,提出一种基于候选区域的快速卷积神经网络绝缘子憎水性分析方法,利用训练得到的Faster R-CNN深度神经网络模型精确定位复杂背景中的复合绝缘子伞裙,通过位置修正提取其中水迹信息区域,最后送入图像分类卷积神经网络完成憎水性等级的判定。测试结果表明,该方法在无人工参与的情况下,能在复杂背景图像中准确定位复合绝缘子伞裙水迹区域,憎水性等级判定结果达到了较高的准确率。     

基于深度迁移学习的复合绝缘子憎水性识别

憎水性等级(hydrophobicity class,HC)是复合绝缘子耐污闪性能的重要表征指标,为了准确判断绝缘子伞裙表面的憎水性,提出一种基于深度迁移学习的喷水图像识别方法。通过喷水试验构建不同HC等级的复合绝缘子喷水图像样本集,采用AlexNet、Inception-ResNetV2、ResNet101、ShuffleNet这4种卷积神经网络建立学习模型,利用ImageNet数据集对其进行预训练,通过微调网络结构进行模型迁移,并在前后网络层设置不同的学习率,使其适用于绝缘子HC识别任务。采用喷水图像样本集对4种迁移学习模型进行训练、验证与测试,并通过梯度加权类激活映射(gradient-weighted class activation mapping,Grad-CAM)对各模型的决策区域进行可视化分析。算例结果表明,4种模型均能有效识别HC1—HC7的喷水图像,其中ResNet101的性能最好,对700幅测试样本图像的识别准确率达98.14%,Grad-CAM热力图显示该结果具有较高的可靠性。研究可为复合绝缘子憎水性的检测与智能识别提供参考。     

基于多重分形的复合绝缘子憎水性等级判定方法

针对单重分形只能从单一测度对憎水性图像进行分形特征度量,不能全面度量其特征值的情况,提出了基于多重分形对憎水性图像分类判断的机理,从多个测度对其度量,以广义维数序列代替单一测度下的分形维数值或区域对复合绝缘子的憎水性等级进行精确判断,且构建了标准憎水性图像样本的Dq-q曲线,根据该曲线对未知憎水性等级的图像进行憎水性等级判断。结果表明:该分析方法能较好识别出测试样本的憎水性等级,弥补了使用单重分形分析方法时相邻等级间无法划分的缺陷,达到了各个憎水性等级逐级细分的目的。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

1 000 kV皖南-浙北特高压线路工频参数测试干扰及结果分析

特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明：皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

12th International Conference on Electronic Measurement&Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

某300 MW机组循环水泵出力不足的诊断分析

某300 MW机组投产以来循环水流量不足,极大地影响了机组的经济性。通过试验诊断分析得到,循环水系统设计阻力小于实际值,导致按照设计阻力选型的循环水泵出力不足,使得循环水流量偏小,影响了机组运行的真空。根据循环水系统实际阻力特性,对循环水泵进行重新选型整体改造,取得了较好的效果,与改造前相比,供电煤耗降低1.174 ~1.200 g/（kW·h）。据此,提出了循环水泵在设计选型时的注意事项。     

锂离子电池安全性能评价研究

综合考虑锂离子电池的安全性能检测要求和重点项目,以红外热像技术检测多次循环后的电池在过充过程中的温升,利用电池程控测试仪检测电池的电学信息,建立"热电"综合评价体系,并在3 C过充电条件下,将50℃的温度极值和5.0 V的电压极值确定为量化指标,对电池体系的安全性能进行评价。该评价系统具有快速、灵敏和全场性的优点。     

锅炉停用保护剂对水汽氢电导率的影响研究

电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明：在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。     

Active beam vibration control using PZT actuators

Abstract

Smart materials of lead-zirconate-titanate (PZT) piezoelectric ceramics have attracted attention in recent years for active vibration control, acoustic noise suppression, health monitoring and damage assessment. We at McDonnell Douglas Aerospace have been studying these ceramics for use as sensors and actuators in various space and aircraft structures. In this paper, we will report results of a recent study on active vibration control using monomorph PZT actuators. The experiments were performed on thin aluminum cantilever beams. Collocated and non-collocated sensors and actuators were employed. Two control techniques: the classical velocity feedback and adaptive feedback controls, were investigated. We have obtained significant damping and broadband vibration attenuation of greater than 30 dB using the classical control with the single-input single-output feedback approach. A 24 dB reduction has also been achieved using the adaptive control with the multiple-input single-output approach. Detailed experimental methods and results will be described.     

基于熵权的TOPSIS核一级锻件质量评价方法的探究

全面、客观地对核一级锻件质量状况给予综合性评判,建立一套适用于锻件质量评价的方法体系很有必要。根据影响核一级锻件质量的制造工艺和成品质量检验,分析了影响锻件质量的主要工艺参数,建立了锻件质量评价的指标体系。在此基础上,探究了基于熵权的逼近理想解排序（TOPSIS）法的特点,建立了相应的评价模型,并将该模型应用于核电站反应堆堆芯筒体锻件的质量评价,获得了堆芯筒体质量状况的优劣排序。研究结果表明：TOPSIS法可有效、科学、客观地评价核一级锻件质量状况,且便于操作、易于推广使用。