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螺旋溜槽在铁、锡、钛、钽铌等金属及硫、煤等非金属矿的选矿生产中获大量应用,但目前螺旋溜槽的精矿截取调节控制还是依赖于人工,急需开发一种精矿的自适应截取技术代替人工截取以提高螺旋溜槽的生产效率。而实现这一目标的首要任务就是需要解决依赖人工肉眼获取精矿带位置信息的问题,因此提出了一个改进的UNet网络模型Res50-UNet-FD。算法模型使用UNet模型为基础,将残差网络ResNet50代替UNet网络中编码部分的特征提取网络,解决了深层特征提取过程中特征梯度消失以及网络消失的问题,有效提升了螺旋溜槽精矿带特征信息提取的精度。同时,为了改进和优化螺旋溜槽精矿带图像样本数据难易不平衡的问题,利用Focal Loss和Dice Loss的混合损失函数代替原本的CELoss损失函数。经对比,本文算法优于VGG-UNet、Res34-UNet、DC-UNet网络模型,算法模型的mIOU、mPA、F1分数和精确度分别为0.963 2、0.986 9、0.987 0、0.990 7。在性能指标上,本文算法无论是mIOU、mPA还是F1分数,整体性能都比VGG-UNet、Res34-UNet、DC-U... 相似文献
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矿物浮选过程中泡沫的表面特征是浮选性能的重要指标,它可以实时、直观地反映浮选效果的变化,准确分割泡沫的边缘信息是浮选过程中一项重要的任务。近年来,研究人员提出了各种浮选泡沫图像分割算法,但浮选泡沫图像中存在泡沫数量多、泡沫间粘连严重以及边缘不清晰等问题,现存的方法由于其特征提取能力有限,无法精确的分割泡沫边缘。据此,本文利用深度学习提出了一种基于多尺度融合的浮选泡沫图像边缘分割算法,该算法通过引入一种深度高分辨率的编码结构以及一种基于注意力的分层融合方法来增强模型的特征提取能力,从而提高对于浮选泡沫边缘的分割效果。具体而言,深度高分辨率的编码结构可以在不同分辨率层级上同时维护特征信息,使我们的网络模型可以有效地捕捉不同尺度的信息,在提高图像语义理解能力的同时能够保持更多的细节信息,提高处理高分辨率以及密集任务图像的能力。除此之外,本文设计了一种基于注意力的分层融合方法来充分融合深层和浅层的特征图,使融合得到的特征图趋向于更重要的特征信息,从而提高识别浮选泡沫的边界和精确定位浮选泡沫的能力。该算法在泡沫边界分割数据集上凭借58.25的泡沫IoU以及73.62的泡沫Fscore取得了最佳的性能,证明了我们提出的算法可以更加准确地分割浮选泡沫边缘。 相似文献
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明确电力系统暂态主导失稳模式有助于控制措施的决策。基于暂态能量函数建立指标体系,并利用模糊综合评价法提出判别主导失稳模式的模糊判据。首先,利用系统不同暂态失稳状态的能量变化量,建立反映系统的功角失稳与电压失稳的能量指标体系;其次,结合模糊数学理论,利用熵权法计算指标权重,进而得到主导失稳模式的模糊判据;之后,利用两机单负荷系统暂态失稳算例,得到0-1范围内的模糊判据值域;最后,在某地区实际架构的“之”型网络中,利用模糊判据判断并验证暂态主导失稳模式。实验结果表明:除了在强耦合失稳情况下,模糊判据的判别结果可靠,对耦合失稳场景的控制措施具有指导作用。 相似文献
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针对传统保护方案在光伏接入系统时存在的可靠性不足问题,该文提出了一种基于区间证据理论的多源融合广域后备保护方案。首先,将光伏输出电流对保护的影响解耦分析,提出了保护方案的基本概率分配函数,将传统保护结果的0,1值转化为描述故障概率的区间值,定量考虑了光伏接入对配网保护的影响。其次,利用改进的区间证据理论对多种保护的判别结果进行融合,得到每条线路的综合故障概率区间,进而识别故障线路。该方法将光伏接入对保护判别的影响定量化,利用了多个保护综合判断,提高了广域后备保护的可靠性。同时,改进的区间证据理论消除了冲突证据的影响,在保护存在数据缺失及错误时仍能可靠识别故障线路。最后仿真验证了该文方法的可靠性。 相似文献
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高压电缆中间接头热点温度的实时感知对电缆安全运行及动态载流能力评估具有重要意义。以110 kV单芯电缆中间接头为研究对象,构建规则化中间接头温度场仿真模型及其有限元离散边界,建立基于热流等效的结构简化方法,采用单因子变化与正交组合方式分析材料参数分散性对中间接头温度轴向感知模型的拟合度及灵敏度的影响。研究表明,提出的规则化简化建模方法适用于不同型号与结构的中间接头温度轴向感知模型,对于结构、材料及现场工艺分散性具有较好的鲁棒性。 相似文献