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2.
为实现基于声信号的变压器状态监测与故障诊断,提出了一种基于改进的瀑布声谱图-卷积神经网络的变压器声信号识别模型。首先采用基于小波变换和独立分量分析的联合去噪方法对声信号进行去噪处理;其次使用主成分分析改进瀑布声谱图,对声信号进行特征提取;然后设计适用于变压器特征声谱图识别的卷积神经网络结构,优化各层网络参数,实现对变压器声信号的特征识别;最后采集三种运行状态下的变压器声信号进行试验分析,变压器声信号识别模型对正常、过负荷以及局部放电故障三种运行状态的声信号均能达到95%以上的识别成功率。结果表明:提出的改进的瀑布声谱图-卷积神经网络模型能够对变压器声信号实现较好的识别效果,可用于变压器的状态监测和故障诊断。 相似文献
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目的 传统的轨道检测算法受环境干扰因素大导致检测效率低,基于卷积神经网络(CNN)算法的轨道检测结果缺乏对于对象的细腻、独特刻画且过多依赖可视化后处理技术,因此本文提出一种结合多尺度信息的条件生成对抗网络(CGAN)轨道线检测算法。方法 在生成器网络中采用多粒度结构将生成器分解为全局和局部两个部分;在判别器网络中采用多尺度共享卷积结构,进一步监督生成器的训练;引入蒙特卡罗搜索技术通过对生成器的中间状态进行搜索,并将结果再送入到判别器中进行对比。结果 在井下巷道场景测试集中,本文方法取得了82.43%像素精度和0.621 8的平均交并比,并且对轨道的检测可以达到95.01%的准确率;与现有的语义分割的算法相比,表现出了优越性。结论 本文方法能够有效应用于井下复杂环境,一定程度上解决了传统的图像处理算法和卷积神经网络算法存在的问题,从而有效服务于井下自动驾驶。 相似文献
8.
矿井机车无人驾驶系统面临的一个主要问题是车载移动节点MN在机车轨旁AP间进行切换产生的通信延时问题。传统切换机制扫描所有信道,时延过大,难以满足系统通信的实时性要求。因此建立井下802.11无线网络模型,提出基于信标同步及信道预测的井下无线网络切换机制,该机制通过同步AP信标帧的广播时间和维护AP邻接链表的方法减少切换延时。通过仿真实验验证该机制能够将切换时延降到实时通信系统的要求,对比传统硬切换机制可降低切换时延达70%以上。 相似文献
9.
针对SDH双向复用段保护环通路组织设计中存在的通路资源利用不充分及网络负载不平衡问题,本文提出一种基于最短路径分割的通路组织安排算法,该算法结合最短路径算法和平衡加载算法的优点,较好地满足了工程设计在经济性、安全性等方面的要求.本文最后实例中将该算法应用于SDH环网通路组织优化设计中,优化效果明显. 相似文献
10.
在可充电无线传感器网络中的能量补给设备兼任数据采集设备的情况下,提出了可充电无线传感器网络时变动态拓扑模型,并在此基础上根据最大化能量补给设备驻站时间比为目标提出了最优化问题。通过分析不同时刻不同传感器节点和无线能量补给/数据采集设备的工作情况及需要遵循的约束条件,得到与原问题具有等优性的多状态线性规划问题。求解该优化问题,获得可充电无线传感器网络动态拓扑下的周期动态路由和无线能量补给/数据采集设备的工作策略。与之前的研究成果相比,优化目标值均有20%以上的提升。 相似文献