基于深度学习的目标检测研究进展

首先，介绍了现阶段目标检测的发展并进行分类；然后阐述了YOLO系列算法，特别是YOLO中重要的核心机制，如损失函数、网络结构、优化策略、k-means聚类和批归一化；其次，对YOLO的应用场景进行介绍，如应用于行人检测、工业以及医学方面；最后，总结YOLO系列算法的特点以及未来改进方向。本文对研究基于深度学习的目标检测系统具有一定的指导意义。     

基于SCADA数据协同的风力机故障检测与控制

为了在不停机的前提下,安全可靠地对齿轮箱进行故障检测,并实现风力发电机在齿轮箱故障工况下的容错控制运行,提出一种基于标准数据采集与监视控制(SCADA)数据协同的风力机故障检测与控制方案。介绍了风力发电机的系统模型与SCADA解决方案框架,通过回归建模、异常分析和集成学习对风力发电机系统进行故障检测并获得健康指标;借助模糊逻辑控制对风力发电机的输出功率进行降额控制,从而实现风力发电机在齿轮箱故障工况下的容错控制运行,最后进行仿真实验,并将仿真结果与一个实际运行的2 MW风力发电机系统进行对比。实验结果表明：该故障检测与容错控制方案可以有效地对齿轮箱进行故障检测,并在存在故障时适当对风力发电机的输出功率进行降额控制,从而降低叶片和塔架承受的应力,并有效降低了齿轮箱轴承和润滑油的温度。