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Gaoya dianqi, 2017 为了识别高压断路器故障模式并提取其故障特征,文中以ZNY1-10（6）/630-12.5型高压断路器永磁操作机构为研究对象,分析了断路器分合闸时操作机构的动作过程,在此基础上模拟了操作机构供电电压异常、分合闸线圈老化、触头及连杆机构卡涩、储能电容故障、辅助开关失效5种常见故障,选择控制回路中分合闸线圈电流和电容电压做为监测信号,确定并提取了对应特征量。提出了一种基于模糊理论的断路器故障特征提取算法,获得了故障与特征量变化的对应关系,实现对故障的区分、归类并达到辨识的目的 ...
赵钰, 耿蒲龙, 许春雨, 宋建成
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Gaoya dianqi为了提高电力系统暂态电压在系统拓扑结构发生变化时能够稳定评估，以及提高在时空方面的特征提取能力，提出一种图卷积网络与循环神经网络相融合的方法。首先，引入图卷积网络对电力数据进行图表示，将电力系统建模为网络结构，自动学习电压节点的特征表示。其次，提出使用循环神经网络来处理暂态电压数据的时间依赖关系，捕捉暂态电压数据的时序特征。然后，提出自适应增强模块，用于将两个输出特征表示相互融合，提高模型在系统拓扑结构上的时空特征提取能力。最后，通过算例验证表明，相比于传统的评估模型，所提方法具有更高的预测精度和有效性。
徐焕 +5 more
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Gaoya dianqi, 2019 基于电弧电流特征的故障电弧检测方法存在信息源单一的不足,容易引起保护误动作和拒动作。针对该问题,文中以电弧辐射的电场和磁场信号以及电弧电流作为检测信号,提出一种基于神经网络和D-S证据理论的故障电弧检测方法。首先,采用模极大值方法提取不同负载下电弧电磁辐射信号特征量,并用波形相似法提取电弧电流信号特征量;其次,利用BP神经网络构建各个特征量与电弧故障之间的映射关系,得到单个特征量的故障电弧识别率;最后,以该识别率作为D-S证据理论的输入,实现决策级多特征信息融合。在典型负载情况下的试验结果表明 ...
陈照 +4 more
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智能科学与技术学报, 2019 随着智能交通的发展，快速、精确识别交通场景成为亟待解决的重要问题。目前已有许多识别方法可以提高交通场景的识别效果，但这些算法无法提取视觉概念的交通语义特征，导致识别精度低下。为此，设计了一种提取高维场景语义特征和结构信息的识别算法，以提高识别精度。为减少图像高维与低维特征表示之间的“语义鸿沟”，首先构建了一个场景类的语义描述系统，然后通过最小化损失（element-wise logistic loss）函数训练多标签分类网络，获取交通场景图像的高维特征表示，最后在4个大规模场景识别数据集上进行验证 ...
刘文华 +4 more
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[A spatial-temporal hybrid feature extraction method for rapid serial visual presentation of electroencephalogram signals]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2022 Cui Y, Xie S, Xie X, Duan X, Gao C.
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Dianci bileiqi, 2014 分析了目前已有泄漏电流特征参量对于准确表征绝缘子表面放电状态的不足,研究了污秽放电发展过程中的放电现象,提出了将泄漏电流分解为正弦波成分、三角波成分、杂散脉冲成分以及脉冲群成分4种成分,并将这4种成分的电荷含量作为放电特征参量来表征绝缘子表面放电状态。结合小波分析方法和数据处理方法提出了泄漏电流4种成分的提取方法。通过某型号铁路接触网棒形瓷绝缘子的人工污秽试验,验证了提出的泄漏电流4种成分提取方法的正确性和有效性,为下一步污秽度预测以及污闪预警提供新的特征参量。
盛良, 王倩, 孙忠国
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[A study on heart sound classification algorithm based on improved Mel-frequency cepstrum coefficient feature extraction and deep Transformer]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiMeng X, Zhang S.
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