基于CPLD和AD9248的高速采集系统的设计与实现

设计了一个基于AD9248和CPLD的高速数据采集系统,通过CPLD实现的状态机来控制AD9248的采样,同时把采样数据实时地转存到由SRAM组成的本地大容量存储器中.整个数据采集系统可实现双路信号的50M以上实时采样.     

YOLOv3-ad在输电线路监控中提高小目标物体检测准确度的研究

基于对YOLOv3深度学习神经网络结构的优化,提出一种新的YOLOv3-ad图像识别算法模型,来缓解输电线路场景从高空所拍摄图片中小目标检测精度不高的问题.该算法模型首先通过降低降采样次数来避免图像中细节丰富度的减少,其次添加辅助激励(assisted excitation,AE)层引导模型训练难度曲线,然后将原始残差...     

基于 ViB e 检测的输电线路防外力破坏预警模型

根据近年电网的数据统计,机械车辆碰线、漂浮物缠绕和人为破坏等外力因素已成为输电线路跳闸事故的主要原因。为了有效应对此类故障隐患,设计构建BP神经网络输电线路防外力破坏预警模型,对安装于线路终端实时获取的监测图像进行预警等级分类。考虑输电线路通道内危险物通常为移动目标,本文对常用目标识别方法支持向量机(SVM)分类器引入ViBe移动侦测算法确定目标区域,提高模型的图像识别速度以满足线路预警的实时性要求。为解决传统危险预警判断依据单一导致准确率不高的问题,提出将危险物大小、危险物类型、目标最大作业高度和输电线路电压等级共同作为BP网络模型输入,通过引入多个影响因子提高模型可靠性。收集各地区电力公司发布的输电线路外力破坏案例数据作为训练样本,利用tensorflow建立输电线路防外力破坏BP神经网络预警模型,通过现场图片试验验证,方法预警准确,具有很高的应用价值。     

储能设备接入配电网的新运行方式及其可靠性计算

随着越来越多的储能设备接入配电网,储能设备对配电网可靠性的影响引起人们的广泛关注。通过分析储能设备接入配电网后对配电网常用的两种保护系统的影响,提出了一种针对大量接入储能设备的、以断路器和隔离开关为保护系统的配电网的新的运行方式。当故障发生时,可以缩小故障影响范围和故障时间,从而提高配电网可靠性。文末采用混合法计算两种运行方式下IEEE-RBTS BUS 6系统不同位置负荷的可靠性参数,通过仿真运行数据可知,在储能设备接入配电网后,可以明显提升网络末端负荷的可靠性。     

电缆接头局部放电电磁仿真与多传感器联合检测

目前对于已敷设的电力电缆的局部放电检测,单一的采用高频电流法或超高频法都易受到现场干扰信号的影响。因此,为提高检测的有效性和准确度,文中采用高频电流法和超高频法联合检测的方法,通过对比两种检测结果中是否同时存在脉冲信号来相互鉴别去除干扰信号。对于其中的超高频检测,为了克服内置式传感器在已投运电缆中无法应用的局限性,采用了外置式传感器。其使用时面临着信号辐射出来及在空气传播过程中强度会有较大衰减的情况,针对这一情况结合用于三相交叉互联的电缆中间接头的屏蔽层是断开的这一特征,进行了建模仿真,验证了采用外置式传感器的可行性,得到了信号最强的传感器最佳安装位置。最后利用研制的传感器进行了现场实测,验证了仿真结论,并证明了联合检测的方法能够很好的甄别干扰信号与真正的局部放电信号。     

基于概率神经网络的局部放电信号特征提取与识别研究

为提高气体绝缘开关(Gas Insulated Switchgear,GIS)局部放电(Partial Discharge,PD)信号分类识别的准确度和训练速度,提出了基于概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的GIS局放信号分类方法以及表述信号形状与统计特征的联合特征参量。首先利用特高频(Ultra High Frequency,UHF)法获取GIS局放模拟装置产生的局放信号作为数据集,绘制散点图,选取完整准确描述图像特点的特征参量,以提高数据区分度;然后提取特征参量并进行降维,以解决维度过高引起的低效性,并将数据集随机分为训练集和测试集;最后,通过概率神经网络进行数据的训练和测试,解决了反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等传统模式识别训练速度慢、易陷入局部最小等缺点。试验对比结果表明,方法具备较高的准确度,且提出的联合参量分类准确度相对于传统方法具有明显提高。     

基于GAPSO-LSSVM的蓄电池剩余容量联合检测算法

铅酸蓄电池应用广泛,准确检测其剩余容量是电池管理系统中的重要一环。提出将蓄电池开路电压、温度和内阻三个状态指标作为联合检测量,结合基于GAPSO-LSSVM算法对剩余容量进行检测。在LSSVM算法中引入PSO算法对其惩罚参数和核函数参数进行寻优,避免人为因素干扰,提高了精度。然后再引入GA算法,解决了PSO算法易局部收敛的问题,进一步提升了精度。最后,MATLAB仿真验证了基于GAPSO-LSSVM的联合检测算法在蓄电池剩余容量的检测方面效果良好,平均误差百分比可以控制在3%以内,具有极大的实际应用意义。     

基于激光测距成像和图像处理的输电线路防护技术

针对目前输电线路防外力破坏自动化水平不高的现状,考虑激光扫描成像的特点,结合图像直线特征提取和空间转换,以及样本匹配理论,提出了一种在参数空间内的危险目标自动识别方法。通过脉冲飞行时间法来扫描获取目标各点的空间位置数据,并将原始数据映射为一幅灰度图像,将灰度图像进行图像处理,包括二值化、去噪、边缘检测,最终通过Hough变换提取出图像中的直线特征,在参数空间中,提出了判断图像间相似性的度量函数,并建立了目标图像与危险目标数据库的匹配函数,从而实现输电线下方危险目标的自动识别,防止输电线路遭受外力破坏。实验结果显示,能顺利检测到危险目标且不会发生误报,是一种可行的检测输电线路中危险目标的方法。     

用CPLD设计EPP数据采集控制器

基于增强并行口 (EPP)的数据采集系统与基于SPP和RS2 32接口的数据采集系统相比具有更高的数据传输速率。用CPLD开发的基于EPP接口的数据采集控制器 (以下简称为EPP数据采集控制器 )具备多项优点 :高速度、灵活、功能齐全 (得益于CPLD丰富的内部资源 ) ,引脚自定义为设计PCB板提供极大方便。文章介绍使用CPLD设计的EPP数据采集控制器的原理 ,并附有应用实例     

基于ANN的大型干式电抗器的超高频局放检测技术

本文中作者介绍了电抗器的特点、ANN网络的原理及应用及电抗器故障识别参数的设定,给出了试验结果,并对其进行了分析,通过试验验证了ANN在电抗器故障检测中的效果。