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以单一特征为标签的用电设备识别,因特征携带的信息量不足,在区分性质相似的负荷时易产生误判,为此,提出一种将电流序列编码为图像的二维可视化方法,通过计算机视觉技术对负荷进行分类识别。利用Fryze功率理论提取电流的非有功分量,通过格拉姆角场(GAF)将一维电流序列转换成二维图像,借助数据扩充的方式进行升维,并赋予矩阵颜色特征来提升负荷标签的辨识度;基于迁移学习的思想,利用预训练模型Inception_v3提取并学习GAF图像特征,并以该特征为标签对负荷类型进行分类识别。在2个公开数据集上的实验验证了所提方法在高频采集场景下的准确性和有效性。 相似文献
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静电纺丝法制备SiO2纳米纤维及其形貌的调控 总被引:1,自引:0,他引:1
一维SiO2纳米纤维以其独特的长径比,优异的力学性能以及热学性能,广泛应用于分离、催化以及传感器领域。以高压静电纺丝技术为基础,结合无模板剂的溶胶-凝胶法合成了直径均匀、连续无裂痕的SiO2纳米纤维。研究表明,合成的SiO2纳米纤维形貌良好,直径约为0.5~3μm,为无定形结构。通过改变陈化时间,调整凝胶的粘稠度,从而控制电纺SiO2的形貌与结构,得到了SiO2碗状结构和不同直径的纳米纤维,证明了利用无模板的溶胶-凝胶法静电纺丝的可行性。 相似文献
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在非侵入式负荷识别任务中,仅使用单一负荷特征对设备进行辨识时,存在特征重叠现象,无法满足对设备进行细粒度分类的需求。为此,该文提出一种基于颜色编码的非侵入式负荷细粒度识别方法。首先,采用Fryze功率理论将高频采样电流分解为有功、无功电流,并对高频采样电压与无功电流进行标准化处理以构建二维U-I轨迹图像。然后,利用颜色编码技术对轨迹图像进行处理,在R、G、B三通道中分别融合有功电流、轨迹变化信息及瞬时功率,得到彩色U-I轨迹图像。最后,构建卷积神经网络,对彩色U-I轨迹图像进行特征提取,实现对设备的分类。在此基础上,文中提出了一种自主学习方法,实现对负荷识别模型自主更新。使用PLAID和WHITED数据集对本算法的识别效果及自主学习方法进行测试。结果表明,文中方法使得U-I轨迹所携带的信息量增加,增强了负荷特征的独特性,从而实现对设备的细粒度识别;自主学习方法能够学习新型电器并更新模型,提升了负荷识别模型场景适应能力。 相似文献
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论述了等离子体的常用诊断方法,指出光谱测量法是高气压微放电等离子体诊断的最佳方法,详细评述了吸收光谱法与发射光谱法。最后还给出了微放电等离子体参数的近似估计方法。通过这些方面的研究,能够获得高气压微放电等离子体的详细特性,为高气压微放电等离子体在工业上的应用提供依据。 相似文献
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1引言 新乡平原同力水泥有限责任公司首条5000t/d水泥熟料生产线采用双系列五级预热器和TSD型分解炉,燃料采用低挥发分无烟煤,配用TC型四通道燃烧器。2005年4月投产后,曾出现了预燃炉结皮严重、预热器因浇注料脱落而堵塞、三次风闸板烧坏、窑尾喂煤秤频繁断煤、篦冷机“堆雪人”等工艺事故。 相似文献