海上平台电气温度监控系统及预测模型研究

针对海上平台电气设备温度监控的现实需求,以无线红外温度传感器及数据采集终端为基础,构建了海上平台电气设备温度分布式监控系统,配套开发了系统应用软件,实现了平台电气设备温度的持续监控。针对传统温度预测难以应对大量波动性数据且对时间序列处理能力有限的问题,提出贝叶斯优化与长短时记忆网络（LSTM）组合预测方法。以所监测的海上平台变压器为研究对象,分析变压器运行过程中的温度特征,采用时序性较强的LSTM网络预测模型,引入贝叶斯优化算法,用于训练和更新LSTM参数。实践表明,基于贝叶斯优化的LSTM模型对海上平台变压器温度具有良好的预测效果,其均方根误差为0.139、预测准确率为98.56%。通过对支持向量机、BP神经网络、LSTM、Bayesian-LSTM四种预测模型的比较分析,证实了贝叶斯优化的LSTM模型对海上平台变压器温度预测的优势。     

基于轻量级MobileNet-SSD和MobileNetV2-DeeplabV3+的绝缘子故障识别方法

当前的深度学习算法多存在模型参数量大、对硬件要求较高等方面的问题,难以嵌入到无人机等移动设备。为了使无人机搭载轻量级模型对架空输电线路中的绝缘子进行故障识别,提出了一种轻量级MobileNet-SSD目标检测网络与轻量级MobileNetV2-DeeplabV3+图像分割网络相结合的绝缘子自爆故障识别、分割方法。该方法首先利用MobileNet-SSD对绝缘子进行精确分类及定位,再结合MobileNetV2-DeeplabV3+语义分割算法对绝缘子自爆图片进行分割。实例表明:该方法能够快速地识别出绝缘子,并可以对各种复杂背景下的自爆绝缘子进行准确分割,同时具备模型参数量小、效率高、鲁棒性强等特征,可在一定程度上满足无人机的嵌入式应用要求,提高基于无人机对架空输电线路的巡检精度和实时性。