基于改进YOLOv3的电力设备红外目标检测模型

红外图像检测技术因具有非接触、快速等优点,被广泛应用于电力设备的监测与诊断中,而对设备快速精确地检测定位是实现自动检测与诊断的前提.与普通目标的可见光图像相比,电力设备的红外图像可能存在背景复杂、对比度低、目标特征相近、长宽比偏大等特征,采用原始的YOLOv3模型难以精确定位到目标.针对此问题,该文对YOLOv3模型进行改进:在其骨干网络中引入跨阶段局部模块;将路径聚合网络融合到原模型的特征金字塔结构中;加入马赛克(Mosaic)数据增强技术和Complete-IoU(CIoU)损失函数.将改进后的模型在四类具有相似波纹外观结构的电力设备红外图像数据集上进行训练测试,每类的检测精度均能达到92％以上.最后,将该文方法的测试结果与其他三个主流目标检测模型进行对比评估.结果表明:不同阈值下,该文提出的改进模型获得的平均精度均值优于Faster R-CNN、SSD和YOLOv3模型.改进后的YOLOv3模型尽管在检测速度上相比原YOLOv3模型有所牺牲,但仍明显高于其他两种模型.对比结果进一步验证了所提模型的有效性.     

基于多属性群决策的老旧小区改造方案决策研究

随着我国城市化进程的加快,城市老旧小区居民对生活质量的追求与目前的居住环境难以平衡。当前,老旧小区改造面临改造难度大、成本高、改造效果不理想等问题。首先,通过梳理国内外住宅性能标准规范和相关文献确定初步决策指标体系,通过专家问卷调查优化指标体系,从而确定最终决策指标体系;其次,运用AHP-TOPSIS建立老旧小区改造方案多属性群决策模型,对各个综合改造方案进行综合评价和优化排序;最后,运用某老旧小区综合改造案例的三个备选方案进行决策,验证该模型的实用性。     

应用于光储系统中的改进型扰动观察MPPT算法

本文提出了一种改进的步长可变、稳态时无振荡的扰动观察MPPT算法,该改进算法在保持基本的扰动观察法简单以及便于实现特点的同时,还能停止稳态振荡并具备良好的追踪速度.该算法首先通过变步长实现快速跟踪最大功率点,当确定到达稳态之后,停止人工扰动,实现无振荡稳定输出功率,从而减少因振荡造成的功率损耗,提高了整个系统的效率.当...     

唐钢22螺两线切分工艺设计与实践

针对唐钢连轧棒材生产线22螺生产中存在产量低、裙板事故高、与连铸机能力不匹配等问题,尤其是针对国产化全水平轧机独特的工艺布置,进行两线切分设计、改造,先后对孔型系统、切分导卫、成品导卫等重新设计与优化,取得理想的生产效益和设备管理效益。     

多元线性回归在螺纹钢屈服强度控制中的应用

针对Φ22 mm螺纹钢（HRB335）屈服强度不合格的问题,对随机抽取的288炉钢的化学成分、负差及屈服强度进行了统计分析。利用数学回归方法得出了碳、锰与屈服强度的关系,通过化学成分调整,解决了屈服强度不合格的问题。     

提高棒材定尺率生产实践

介绍了唐钢第二钢轧厂提高螺纹钢定尺率的生产实践。通过采取定重供坯、合理控制负差、提高轧机装配精度、控制切分轧制线差等一系列措施,使螺纹钢定尺率由99.08%提高到99.52%以上。     

连轧棒材轧机切分孔型系统探索与实践

介绍连轧棒材两线、三线、多线(四线、五线)切分孔型特点,同时针对三线切分一道预切分孔型系统存在的问题,优化孔型,重新设计双道预切分孔型系统,在孔型系统共用基础上,唐钢一棒生产线Ф16螺三线切分生产成功,解决了三线切分生产过程切分不均,稳定性差问题,大大提高Ф16螺生产水平。     

唐钢连铸坯热送热装工艺实践

介绍了唐钢连铸坯热送热装工艺的实施方案，经过一年多的实践证明，该方案工艺合理，投资少，见效快，热装率达到77．75％，热装温度达到820℃，节能降耗效果显著。     

改善XY70S-6G冶炼工艺提高连浇率

高强焊丝用钢自开发以来,为了保证钢水中较高的含Ti量,采用添加Al的方式,以Al保护Ti不被氧化,使得钢中非金属夹杂物增加,降低了钢水的可浇性,造成连铸工序连浇率低,生产成本高.通过对炼钢、精炼、连铸工艺的不断优化,合理安排钢水节奏,提高了钢水可浇性,进而提高了连铸连浇率,降低了生产成本,使高强焊丝用钢生产批次连浇炉数得到了大幅度提高.     

基于R-FCN区域全卷积网络的绝缘子红外图像识别研究

红外热成像因其具有非接触性、灵敏性等优点，已被广泛应用于电力设备的带电检测及其诊断中。其中，对设备快速精确地识别定位是电力设备智能诊断的关键。然而利用传统机器算法对电力设备图像进行识别定位，存在泛化能力不强、鲁棒性较差等不足。针对此问题，开展基于R-FCN区域全卷积网络的绝缘子红外图像识别研究。在TensorFlow框架下搭建RFCN检测模型，并利用迁移学习方法初始化模型权重，以提高训练效果。最后，将所研究算法与Faster-RCNN和SSD模型进行对比。实验表明，R-FCN模型的检测精度为89.2%，检测速度为23 fps，具有较高的精度和速度。该算法为绝缘子的智能诊断奠定坚实基础。