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在线监测电容型高压设备的介质损耗(简称介损)是判断其绝缘状况的有效手段;为了提高电力系统高压电气设备监测的安全性、可靠性及信息化指标,设计了一种基于新型电容型高压设备介损在线监测系统的现场采样单元(监测终端);针对相对比较法,提出了利用GPS授时实现异地高精度同步采样,并采用GPRS无线网络实现远程控制和通信的相对介损测量方案,系统采用内嵌处理器软核Nios Ⅱ的现场可编程门阵列(FPGA)器件EP1C6Q240C8完成对芯片ADS8505的采样控制;利用Quartus Ⅱ软件进行逻辑设计时,使用硬件描述语言VHDL和Verilog设计工频测量和采样逻辑模块的逻辑时序并完成数字信号的提取和存储;监测终端将数据信息打包后通过GPRS无线网络、Internet、服务器传输到客户端;最后又引入了相关诊断策略的专家软件对设备的绝缘性能进行判断;试验结果表明,该系统相对介损测量的可信度、精确度和稳定度比传统仪器有很大提高。 相似文献
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绝缘子串工作状态的智能监测是实现智能电网的重要前提。针对电网巡检图像中绝缘子串特征检测效果受复杂环境的影响。本文引入超像素和统计方法来降低复杂场景的难度,首先采用多尺度方式将图像分解为不同的层,然后采用SLIC将每层图像分解为不同大小的超像素,采用超像素特征来描述多尺度图像的某个区域位置的特征信息,得到图像的粗略显著区域,并作为样本集输入区域网络Region net进行处理,最后通过网络训练迭代得到准确完整的显著特征图。将本文算法和其它流行算法对不同环境中绝缘子串图像进行特征检测对比实验,证明本文算法的F-Measure 以及平均误差MAE均优于当前流行算法。 相似文献
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为了提高显著性模型的计算效率,提出基于连续区域特性和背景学习的模型,分别提取图像的显著区域,并进行融合.首先计算区域显著目标像素与周围像素位置的距离,提出基于贝叶斯的区域显著性对比的度量方法.然后采用连续性区域合并,合并空洞区域与其最相似的邻居区域.之后采用3种典型的显著性算法处理同一幅图像,得到不同的显著特征图,采用反差法得到各特征图的背景,建立混合高斯背景模型,加权学习合成背景图,再与原图作差得到前景显著区域.最后结合细胞调节规律融合得到的显著区域.在SED1、ASD图像库中测试文中算法,所得的F-measure、平均误差都较优. 相似文献
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