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Four corner fusion using a multidirectional angular stable locking plate 被引量:1
1
作者 Tahseen Chaudhry Michelle Spiteri +1 位作者 Dominic Power Mark Brewster 《World Journal of Orthopedics》 2016年第8期501-506,共6页
AIM: To review the results of our experience with the Medartis Aptus plating system for four corner arthrodesis of the wrist, which uses a combination of compression screws and variable angle locking screws.METHODS: W... AIM: To review the results of our experience with the Medartis Aptus plating system for four corner arthrodesis of the wrist, which uses a combination of compression screws and variable angle locking screws.METHODS: We reviewed the results of 17 procedures in 16 patients that underwent scaphoid excision and four corner fusion using the Medartis Aptus system between May 2010 and June 2014. The primary outcome measure was radiographic and clinical union. RESULTS: The mean clinical follow up time was 20.6 mo. The mean union time was 6 mo. Two non-unions required revision procedures. The mean disabilities of the arm, shoulder and hand score taken after union was 36. The mean final grip strength was 27 kg. The mean final range of movement was 30° flexion and 31° of extension. All patients had a restored scapholunate angle on postoperative radiographs. There were no incidences of dorsal impingement.CONCLUSION: Overall our experience with the Aptus plating system shows comparable results to other methods of fixation for four corner fusion, in the short to medium term. 展开更多
关键词 WRIST surgery ARTHRODESIS LOCKING plate Scaphoidectomy partial fusion
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Enhanced Autonomous Exploration and Mapping of an Unknown Environment with the Fusion of Dual RGB-D Sensors 被引量:7
2
作者 Ningbo Yu Shirong Wang 《Engineering》 SCIE EI 2019年第1期164-172,共9页
The autonomous exploration and mapping of an unknown environment is useful in a wide range of applications and thus holds great significance. Existing methods mostly use range sensors to generate twodimensional (2D) g... The autonomous exploration and mapping of an unknown environment is useful in a wide range of applications and thus holds great significance. Existing methods mostly use range sensors to generate twodimensional (2D) grid maps. Red/green/blue-depth (RGB-D) sensors provide both color and depth information on the environment, thereby enabling the generation of a three-dimensional (3D) point cloud map that is intuitive for human perception. In this paper, we present a systematic approach with dual RGB-D sensors to achieve the autonomous exploration and mapping of an unknown indoor environment. With the synchronized and processed RGB-D data, location points were generated and a 3D point cloud map and 2D grid map were incrementally built. Next, the exploration was modeled as a partially observable Markov decision process. Partial map simulation and global frontier search methods were combined for autonomous exploration, and dynamic action constraints were utilized in motion control. In this way, the local optimum can be avoided and the exploration efficacy can be ensured. Experiments with single connected and multi-branched regions demonstrated the high robustness, efficiency, and superiority of the developed system and methods. 展开更多
关键词 AUTONOMOUS EXPLORATION Red/green/blue-depth Sensor fusion Point cloud partial map simulation Global FRONTIER search
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基于特征融合的部分有序深度森林模型
3
作者 许行 温萧轲 王文剑 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期165-175,共11页
部分有序数据是同时包含有序特征与无序特征的一类数据,其广泛存在于现实生活中。传统的有序分类方法或者将所有特征都视为有序特征,或者对有序与无序特征分别进行处理,忽略了二者之间的关系,这些方法难以有效解决部分有序数据上的分类... 部分有序数据是同时包含有序特征与无序特征的一类数据,其广泛存在于现实生活中。传统的有序分类方法或者将所有特征都视为有序特征,或者对有序与无序特征分别进行处理,忽略了二者之间的关系,这些方法难以有效解决部分有序数据上的分类问题。针对该问题,提出一种基于特征融合的部分有序深度森林模型,称为FFDF(feature fusion-based deep forest)。利用典型相关分析的思想,设计特征融合的贡献度计算方法,将有序特征和无序特征融合到同一特征空间,统一度量二者之间的关系。对融合的特征空间进行数据粒化,降低模型处理连续变量时的复杂性。设计融合空间下的特征矩阵输入级联森林,构建部分有序的深度森林模型。在来自UCI和WEKA的13个公共数据集上与部分单调决策树、有序分类模型、深度森林模型等六种方法进行比较实验,结果表明所提方法在准确性和平均绝对误差方面均优于对比方法;与集成模型深度森林gcForest和DF21进行了时间性能上的对比实验,结果表明所提方法在时间性能上优于对比方法。 展开更多
关键词 有序分类 部分有序数据 特征融合 深度森林 典型相关分析
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基于太赫兹光谱数据融合的三聚氰胺定量分析 被引量:1
4
作者 李文文 燕芳 +1 位作者 刘洋硕 赵渺钰 《中国食品添加剂》 2025年第1期25-32,共8页
针对奶粉中非法添加剂三聚氰胺含量精确定量检测的需求,利用太赫兹时域光谱系统对掺杂三聚氰胺的奶粉进行吸收谱测定,获取奶粉与三聚氰胺混合物(浓度梯度为0%~20%)及二者单质在0.5~2.5 THz范围内的吸收光谱,利用Savitzky-Golay一阶平滑... 针对奶粉中非法添加剂三聚氰胺含量精确定量检测的需求,利用太赫兹时域光谱系统对掺杂三聚氰胺的奶粉进行吸收谱测定,获取奶粉与三聚氰胺混合物(浓度梯度为0%~20%)及二者单质在0.5~2.5 THz范围内的吸收光谱,利用Savitzky-Golay一阶平滑方法消除吸收谱中的噪声,并求得其对应的导数光谱。将化学计量学方法与数据融合相结合,建立基于偏最小二乘回归(PLSR)结合数据融合方法的三聚氰胺定量分析模型。实验结果表明,低层数据融合后吸收光谱的预测精度显著提高;中层数据融合后,竞争自适应重加权采样法(CARS)的预测精度明显高于连续投影算法(SPA);高层数据融合的预测精度最高,预测相关系数Rp为0.99982,预测集均方根误差RSMEP为0.14%。该方法可以实现奶粉中三聚氰胺含量的无损、快速、准确定量检测,为食品添加剂的定量分析提供了新思路。 展开更多
关键词 太赫兹时域光谱技术 偏最小二乘回归 数据融合 定量分析模型 三聚氰胺
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基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法研究 被引量:2
5
作者 马富齐 穆睿昕 +3 位作者 贾嵘 王波 赵宇航 马恒瑞 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第11期51-62,共12页
局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了... 局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了一种基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法。首先,对采集到的放电音频和声像图进行滑动特征提取,构成声光融合特征矩阵。其次,将特征矩阵嵌入多元时间序列,利用门控双轴编码模型并行地从时间轴方向和特征轴方向进行信息抽取、权重分配及特征重组。最后,计算重组特征向量属于各个类别的概率,实现局部放电高精度辨识。结果表明,所提方法能够实现对多种放电类型的精确识别,其准确率可达98.32%,相较基于单数据源特征的局部放电辨识表现出更好的检测效果。 展开更多
关键词 局部放电 声光融合成像 多元特征解析 时间序列 模式识别
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电气设备局部放电检测技术述评:2015—2025 被引量:3
6
作者 李军浩 韩旭涛 +4 位作者 王昊天 周阳 陈欢 郭若琛 司文荣 《高电压技术》 北大核心 2025年第7期3132-3158,共27页
局部放电作为电气设备绝缘劣化与故障发展的重要前兆,其检测与分析技术贯穿电气设备全生命周期,是评价绝缘状态最为关键的参量。近十年来,随着局部放电研究与实践的不断深入以及新兴技术的快速渗透,局部放电检测与分析技术实现了快速发... 局部放电作为电气设备绝缘劣化与故障发展的重要前兆,其检测与分析技术贯穿电气设备全生命周期,是评价绝缘状态最为关键的参量。近十年来,随着局部放电研究与实践的不断深入以及新兴技术的快速渗透,局部放电检测与分析技术实现了快速发展。该文从局部放电检测技术、定位方法与模式识别算法3个方面,系统综述了近十年来的重要研究成果。围绕局部放电检测中的误报漏报问题、现场缺陷模式识别准确性不足、局部放电动态诊断技术缺失、复杂工况下局放理论研究以及新型应用场景下检测与分析需求,深入讨论了当前研究与应用中存在的主要挑战。进一步提出,未来应加快多参量融合检测与新型传感技术的工程化应用,提升人工智能算法在实际现场缺陷识别中的实用性,加强局部放电动态诊断及复杂工况下局放演变机制研究,并拓展局放检测与分析技术在新兴场景下的应用。 展开更多
关键词 局部放电 检测技术 定位方法 诊断算法 多参量融合 光纤技术 人工智能 复杂工况
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高性能实时轻量化嵌入式缺陷检测网络的构建
7
作者 许志杰 吴黎明 +1 位作者 张巧芬 王桂棠 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第4期193-202,共10页
针对工业嵌入式场景中缺陷检测模型存在参数量大、计算复杂度高与实时性要求之间的矛盾,提出由跨阶段部分卷积(CSPPC)模块、卷积跨尺度特征融合模块(CCFM)及SA_Detect融合模块构建CCS-YOLO轻量化缺陷检测网络,通过设计消融实验和对比实... 针对工业嵌入式场景中缺陷检测模型存在参数量大、计算复杂度高与实时性要求之间的矛盾,提出由跨阶段部分卷积(CSPPC)模块、卷积跨尺度特征融合模块(CCFM)及SA_Detect融合模块构建CCS-YOLO轻量化缺陷检测网络,通过设计消融实验和对比实验验证其轻量化性能。为增强在处理复杂视觉任务时的特征提取与表达能力并结合部分卷积操作优化模型的性能与效率采用CSPPC模块,融合不同尺度的特征提升模型对尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力采用CCFM模块,进一步减少模型参数量实现模型轻量化采用融合共享卷积的SA_Detect模块,有效提升特征表达、目标定位和分类性能。实验结果表明,CCS-YOLO模型与YOLOv8n相比,模型大小、计算量和权重参数分别减少了56.7%、51.9%和54.0%,轻量化效果显著,并在RK3568嵌入式平台上部署检测速度维持在37 fps以上,实时性能得到验证,实用高效。可见系统的应用性价比得到提高,有效克服精度稍微下降带来的不足,而所构建的缺陷检测网络CCS-YOLO能够解决工业嵌入式场景中的资源受限问题,实现低算力设备达到高性能实时轻量化的可行方案,具有重要的工程价值。 展开更多
关键词 轻量化缺陷检测 部分卷积 特征融合 共享卷积 YOLOv8n
原文传递
基于多尺度特征融合学习的港口高压开关柜局部放电模式识别
8
作者 徐承军 张鹏 +1 位作者 张锐辉 李嘉群 《起重运输机械》 2025年第14期46-53,63,共9页
为了更加准确地识别港口的高压开关柜中局部放电缺陷类型,文中提出了一种基于多尺度特征深度融合学习的模式识别方法。首先基于实测局部放电超声波信号绘制了PRPD、Δt和GAF特征图谱并将其结合得到局部放电多尺度特征图谱,针对各类缺陷... 为了更加准确地识别港口的高压开关柜中局部放电缺陷类型,文中提出了一种基于多尺度特征深度融合学习的模式识别方法。首先基于实测局部放电超声波信号绘制了PRPD、Δt和GAF特征图谱并将其结合得到局部放电多尺度特征图谱,针对各类缺陷样本数据不均衡的问题,使用DCGAN对样本数据集进行扩充。基于注意力机制设计了一个多尺度特征融合模块MSAFF,并以该模块为基础设计了配套的神经网络框架,提取出多尺度特征图中各尺度深度特征并进行有机融合,最后使用融合后的特征进行港口高压开关柜放电模式的识别。实验结果表明,使用多尺度特征融合的方法能够有效提高港口高压柜漏电模式识别的准确率,识别准确率最高能够达到98.1%,且对于不同的网络结构加入MSAFF模块在不会带来太多参数的情况下可有效地提高网络的精度。 展开更多
关键词 高压开关柜 局部放电 注意力机制 多尺度特征 特征融合 模式识别
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基于两阶段修复模型的虚拟视点合成研究
9
作者 张应驰 魏敏 文武 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期272-278,共7页
在绘制虚拟视点图像后往往会出现空洞、重叠和伪影现象,为了提高虚拟视点图像的合成质量,提出基于两阶段修复模型的虚拟视点修复方法。采用双视点映射合成出虚拟视点图像,通过使用部分卷积的空洞填补网络进行空洞填补,通过图像优化网络... 在绘制虚拟视点图像后往往会出现空洞、重叠和伪影现象,为了提高虚拟视点图像的合成质量,提出基于两阶段修复模型的虚拟视点修复方法。采用双视点映射合成出虚拟视点图像,通过使用部分卷积的空洞填补网络进行空洞填补,通过图像优化网络去除图像中的重叠、伪影和部分卷积带来的局部色差。实验结果表明,修复后的虚拟视点图像在保证原有纹理信息的前提下,能准确地处理图像中的空洞、重叠、伪影等问题,与经典算法对比客观评价指标PSNR和SSIM分别高达31.878和0.9207,具有较高的绘图质量。 展开更多
关键词 虚拟视点合成 部分卷积 多尺度融合 图像修复
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基于轻量化残差网络的实时网络流量分类方法
10
作者 杨宇 唐东明 +1 位作者 李驹光 肖宇峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第10期2819-2826,共8页
针对当前广泛应用的网络流量加密技术在一定程度上对网络安全产生了严重影响的问题,基于深度学习提出了一种实时网络流量分类模型。所提方法对Inception-ResNet进行了轻量化改进,并结合加性裕度的Softmax对分类模型的损失函数进行改进;... 针对当前广泛应用的网络流量加密技术在一定程度上对网络安全产生了严重影响的问题,基于深度学习提出了一种实时网络流量分类模型。所提方法对Inception-ResNet进行了轻量化改进,并结合加性裕度的Softmax对分类模型的损失函数进行改进;除此之外,采用通道剪枝技术,进一步对模型进行轻量化改进,并使用特征融合的在线蒸馏算法对模型进行训练。在公开数据集上的实验结果表明:所提方法能够对恶意流量实现精确分类,且对13种应用程序的平均分类准确率达到了99.23%,具有较好的细粒度分类效果,相较于其它对比模型具有显著优势。 展开更多
关键词 网络流量分类 残差网络 部分卷积 轻量化 剪枝 特征融合 在线蒸馏
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高频信号触发计时下的变压器局部放电故障光电图像融合定位方法 被引量:1
11
作者 江炯 岳龙 +2 位作者 徐钟波 徐子昂 吴礼刚 《电子器件》 2025年第2期359-365,共7页
研究高频信号触发计时下的配电变压器局部放电故障光电图像融合定位方法,以解决高频信号检测方法检测配电变压器局部放电故障时由于放电信号缺失,影响定位精度的问题。先利用高频传感器采集配电变压器高频信号,通过连续小波变换提取变... 研究高频信号触发计时下的配电变压器局部放电故障光电图像融合定位方法,以解决高频信号检测方法检测配电变压器局部放电故障时由于放电信号缺失,影响定位精度的问题。先利用高频传感器采集配电变压器高频信号,通过连续小波变换提取变压器局部放电的高频信号,并将其作为光电图像融合定位的触发计时。然后利用NSCT分解方法分解配电变压器高频信号图谱与光电图谱,利用低频子带融合规则和高频子带融合规则生成光电融合图像;最后利用HOG特征提取方法提取配电变压器光电融合图像中的局部放电特征,以所提取特征向量作为CART决策树的输入,输出配电变压器局部放电故障定位结果。实验结果表明,所提方法可精准、快速定位配电变压器局部放电故障点,为配电变压器的可靠运行提供基础。 展开更多
关键词 高频信号 触发计时 配电变压器 局部放电故障 光电图像 融合定位
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基于改进YOLOv8n的森林火灾检测方法研究 被引量:1
12
作者 王书晟 张航 张博轩 《信息化研究》 2025年第1期62-70,共9页
针对现有森林火灾目标检测算法中存在的检测精度不足和实时性差的问题,本文提出一种基于YOLOv8n模型的改进方案。该方案通过优化骨干网络,引入混合注意力机制(CBAM),增强模型对局部重要特征的捕捉能力,从而提升特征融合的效果。在颈部... 针对现有森林火灾目标检测算法中存在的检测精度不足和实时性差的问题,本文提出一种基于YOLOv8n模型的改进方案。该方案通过优化骨干网络,引入混合注意力机制(CBAM),增强模型对局部重要特征的捕捉能力,从而提升特征融合的效果。在颈部网络中加入FasterNet模块,并设计了全新的快速跨阶段局部层卷积(C2f-Faster)模块,从而实现网络的轻量化,降低网络参数和计算量,以满足实时性需求。采用智能交并比(WIoU)边界损失函数替代原有的损失函数,以增强网络在边界框回归方面的表现。将改进后的算法模型应用于火灾数据集进行训练、验证和测试,结果显示其mAP@50相较原算法模型提升了2.7%。与此同时,模型的检测速度提高了7.3%。实验数据证实,经过优化的算法模型在森林火灾检测的准确性和速度方面均实现了显著提升。这一改进使得模型在实际应用中能够更快速、更准确地识别火灾场景。 展开更多
关键词 森林火灾 YOLOv8 注意力机制 快速跨阶段局部层卷积 WIoU Loss
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基于紫外-近红外融合光谱对“互助”青稞酒判别分析研究 被引量:1
13
作者 赵玉霞 王茹 +2 位作者 张世芝 殷博 张明锦 《食品与发酵工业》 北大核心 2025年第4期301-308,共8页
“互助”青稞酒是中国地理标志产品,对其快速、准确识别至关重要。该研究利用紫外光谱(ultraviolet spectrum,UV)、近红外光谱(near infrared spectrum,NIR)及UV-NIR融合光谱结合化学计量学方法对“互助”青稞酒进行判别分析。对上述三... “互助”青稞酒是中国地理标志产品,对其快速、准确识别至关重要。该研究利用紫外光谱(ultraviolet spectrum,UV)、近红外光谱(near infrared spectrum,NIR)及UV-NIR融合光谱结合化学计量学方法对“互助”青稞酒进行判别分析。对上述三类光谱数据,分别考察4种光谱预处理方法和5种特征选择方法后确定最佳处理方法,并建立了“互助”青稞酒的偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型。结果表明,融合光谱能够互补多元化学信息,提高分类模型性能,且中级数据融合光谱建立的模型性能优于低级数据融合光谱。其中用二阶导数预处理、用逐步投影算法筛选变量后得到的中级数据融合光谱建立的PLS-DA模型预测能力最佳,在训练集上的灵敏度、特异性、准确度和曲线下面积值分别为1、1、0.9773和1,在测试集上的灵敏度、特异性和曲线下面积值分别达到1、0.8276和0.9667。紫外-近红外中级数据融合光谱结合化学计量学方法可用于“互助”青稞酒的快速判别分析。 展开更多
关键词 中国“互助”青稞酒 中级数据融合 化学计量学 偏最小二乘判别分析
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部分已知状态空间模型下的目标状态估计算法
14
作者 周添龙 姚方競 饶卫雄 《空天防御》 2025年第3期111-122,共12页
目标状态估计是协同探测的核心问题,传统基于模型的状态估计算法在部分已知状态空间模型下表现不佳,而现有基于神经网络的状态估计算法又存在可解释性低的症结,这使它们难以在现实场景(如协同探测)中得到有效应用。针对以上问题,本文提... 目标状态估计是协同探测的核心问题,传统基于模型的状态估计算法在部分已知状态空间模型下表现不佳,而现有基于神经网络的状态估计算法又存在可解释性低的症结,这使它们难以在现实场景(如协同探测)中得到有效应用。针对以上问题,本文提出一种高可解释的基于神经网络的状态估计与融合框架。首先,设计一种卡尔曼滤波神经网络模型,通过近似基于模型的状态估计算法获得高可解释性;其次,提出一种可学习的加权鲁棒融合框架,以提升部分已知状态空间模型下的融合精度。实验结果表明,所提方法在仿真环境和真实数据集上均呈现较高的目标状态估计精度和鲁棒性,显著优于传统方法。 展开更多
关键词 协同探测 状态估计算法 状态融合 部分已知状态空间模型 神经网络
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基于部分卷积和动静态融合的无人机辅助绝缘子缺陷检测机制
15
作者 杨慧婷 杨志 +4 位作者 郭庆瑞 李峰 郭学让 郭治卿 汪烈军 《网络空间安全科学学报》 2025年第1期86-99,共14页
在无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)自动检测绝缘子图像中的缺陷时,检测算法频繁使用注意力模块会导致模型参数过大,实时性较差。为了实现轻量级、高精度的无人机智能巡检,提出一种基于Vision Transformer(ViT)的无人机绝缘子缺陷... 在无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)自动检测绝缘子图像中的缺陷时,检测算法频繁使用注意力模块会导致模型参数过大,实时性较差。为了实现轻量级、高精度的无人机智能巡检,提出一种基于Vision Transformer(ViT)的无人机绝缘子缺陷检测模型(UAV Insulator Defect Detection Model based on DEtection TRansformer,UIDDETR)。首先,提出的快速重参数模块(Fast Re-parameterization Module,FREP)利用部分卷积(Partial Convolution,PConv)和重参数化卷积(Re-parameterization Convolution,RepConv)减少了冗余计算,高效地提取了空间特征。其次,通过设计高效内尺度交互模块(Efficient Intra-scale Interaction Module,EISI),加强了高级特征的交互。第三,通过静态融合(Static Fusion,STF)和动态融合(Dynamic Fusion,DYF)两种特征融合策略实现了高层级和低层级语义信息的互补结合。大量实验结果验证了所提方法在开源合成雾绝缘子数据集(Synthetic Foggy Insulator Dataset,SFID)和自制绝缘子数据集(Self-made Insulator Dataset,SID)上的有效性。 展开更多
关键词 无人机智能巡检 绝缘子缺陷检测 部分卷积 模型重参数化 特征融合
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基于多传感器融合技术的GIS局部放电红外监测方法 被引量:1
16
作者 余敏 吴佩颖 张磊 《自动化与仪表》 2025年第7期74-79,共6页
为高效采集GIS局部放电信号,减少冗余信号干扰,稳定预防GIS设备故障跳闸造成电网事故,设计基于多传感器融合技术的GIS局部放电红外监测方法。以GIS局部放电机理为基础,分析红外传感器与超高频传感器监测原理,结合红外传感器和超高频传... 为高效采集GIS局部放电信号,减少冗余信号干扰,稳定预防GIS设备故障跳闸造成电网事故,设计基于多传感器融合技术的GIS局部放电红外监测方法。以GIS局部放电机理为基础,分析红外传感器与超高频传感器监测原理,结合红外传感器和超高频传感器采集GIS局部放电信号,以小波包能量谱策略为前提分解信号获取特征向量,将该特征向量作为BP神经网络输入,监测GIS局外放电现象,通过贝叶斯融合监测结果,实现GIS局部放电红外监测。实验结果表明,该方法具有较高的信号采集能力,处理干扰的误差低至约0.04%,可有效实现GIS局部放电监测,为电力系统运行稳定性提供保障。 展开更多
关键词 多传感器融合 GIS 局部放电 非分光红外 超高频电磁波 BP神经网络
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基于多传感器信息融合的高压开关柜局部放电故障识别 被引量:1
17
作者 郏琨琪 胡海敏 +3 位作者 邱曙光 高梵清 蔡祯祺 周琪 《自动化应用》 2025年第2期218-220,共3页
针对现有故障识别方法放电信息识别不清晰的问题,研究了基于多传感器信息融合的高压开关柜局部放电故障识别。通过数据预处理滤除干扰信号,以提取有用的信号信息。选取BP神经网络方法在局部放电识别中进行学习,使得网络的输出能更准确... 针对现有故障识别方法放电信息识别不清晰的问题,研究了基于多传感器信息融合的高压开关柜局部放电故障识别。通过数据预处理滤除干扰信号,以提取有用的信号信息。选取BP神经网络方法在局部放电识别中进行学习,使得网络的输出能更准确地逼近期望值,达到较好的融合处理。采用TDOA的方法来定位开关柜内部局部点故障的三维坐标,计算出局部放电源的具体位置。利用修正后的距离差,计算误差更小的局部放电源故障坐标,完成对高压开关柜局部放电的故障识别。结果表明,开关柜在特定检测点上的异常数据尤为显著,其最大相对幅值高达20dB,且伴随清晰可辨的放电高频信号,并能准确识别出高压开关柜内部存在的局部放电现象,达到了良好的应用效果。 展开更多
关键词 多传感器 信息融合 高压开关柜 局部放电 故障识别
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基于时序聚合残差网络的局部放电识别
18
作者 李德方 《电工技术》 2025年第19期250-254,258,共6页
传统的局部放电检测方法在高电压系统中存在成本高和实时性差的问题,为此提出了一种结合多尺度频谱图与残差神经网络(ResNet)的方法。通过融合梅尔频谱图和逆梅尔频谱图将原始超声波信号转换为声谱图,以增强频谱特征的提取能力。结合改... 传统的局部放电检测方法在高电压系统中存在成本高和实时性差的问题,为此提出了一种结合多尺度频谱图与残差神经网络(ResNet)的方法。通过融合梅尔频谱图和逆梅尔频谱图将原始超声波信号转换为声谱图,以增强频谱特征的提取能力。结合改进的T-SEResNet模型与T-Pooling池化层,有效处理复杂噪声并捕捉多尺度特征,提高了信号检测与分类的精度。实验结果表明,该方法在识别准确率和模型鲁棒性方面均优于传统算法,识别率超过95%,且计算效率高。 展开更多
关键词 局放检测 融合梅尔频谱 时序聚合 残差网络
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基于多源信息融合的开关柜局部放电缺陷检测研究
19
作者 罗业川 谢达 +2 位作者 李光耀 陈智刚 郭浩莹 《电气开关》 2025年第5期107-110,116,共5页
当前开关柜局部放电缺陷检测方法依赖于单一类型的传感器或信号源来捕获和分析局部放电特征,这种单一源的信息获取方式难以全面反映局部放电的复杂性和多样性,从而限制了检测精度的提升。因此,提出基于多源信息融合的开关柜局部放电缺... 当前开关柜局部放电缺陷检测方法依赖于单一类型的传感器或信号源来捕获和分析局部放电特征,这种单一源的信息获取方式难以全面反映局部放电的复杂性和多样性,从而限制了检测精度的提升。因此,提出基于多源信息融合的开关柜局部放电缺陷检测研究。利用传感器采集数据,通过多源信息融合技术和SVM分类器,构建开关柜局部放电缺陷信号集。提取信号集内放电信号的时域和频域特征,通过特征值计算和阈值对比,完成开关柜局部放电缺陷信号的特征分析。基于上述分析,计算误差评估函数,使用缺陷判定函数和评估指数,输出开关柜局部放电缺陷检测结果。实验结果表明,设计方法的开关柜局部放电缺陷检测精度较高,具备较强的可行性,为电力系统的智能化运维提供有力支持。 展开更多
关键词 多源信息融合 开关柜局部放电 信号特征 SVM分类器 缺陷检测
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基于多特征融合的开关设备局部放电检测方法
20
作者 彭哲 欧阳蕾 《机电工程技术》 2025年第12期184-188,共5页
针对电力系统中的谐波导致电压波形失真,造成局部电场集中,引发局部放电的问题,提出基于多特征融合的开关设备局部放电检测方法。首先,借助接触式超声波传感器精确捕捉局部放电信号,并利用放大电路调整信号强度,为后续分析奠定坚实基础... 针对电力系统中的谐波导致电压波形失真,造成局部电场集中,引发局部放电的问题,提出基于多特征融合的开关设备局部放电检测方法。首先,借助接触式超声波传感器精确捕捉局部放电信号,并利用放大电路调整信号强度,为后续分析奠定坚实基础。其次,通过滤波器精准过滤信号中的不必要频率成分,提高信号的纯净度。然后,利用小波理论对信号进行深度去噪处理,确保信号质量达到最佳状态。最后,提取电晕放电、沿面放电和气隙放电等多种关键特征,并采用多特征融合技术结合支持向量机(SVM)进行精确检测。实验结果显示,基于多特征融合的局部放电检测方法在放电检测上表现出更高的精度,迭代后最高精度达98%,远超对比方法的92%和85%。提升了检测的准确性和抗干扰能力,为开关设备的局部放电检测提供了一种高效且可靠的新方法。 展开更多
关键词 多特征融合 开关设备 局部放电检测
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