一种新型基于随机Hough变换的避雷针垂直偏差测量方法

垂直偏差作为避雷针倾斜度状态评价的重要依据,其测量方法至关重要,但传统的测量方法无法实时跟踪避雷针的倾斜程度且测量工作效率不高.针对上述问题,本文提出了一种基于随机Hough变换的避雷针垂直偏差检测方法.首先,对采集的避雷针图像进行灰度处理,再利用Canny算子检测、去噪,进行背景处理;其次,通过随机Hough变换确定...     

基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高压电缆局部放电预测方法研究

为了更迅速、准确地识别出高压电缆的局部放电故障,本文提出一种基于卷积长短期注意力(convolutional long short-term attention, CNN-LSTM-Attention)神经网络的高压电缆局部放电预测方法.首先,对高压电缆局部放电信号进行实时监测,并用小波分析将其离散,把长信号切分成多段信号且提取每段信号的统计特征量;其次,根据特征量构建神经网络分类模型,其由能够提取轮廓特征的卷积层、提取信号时序特征的长短期记忆层以及具有时序重要部分捕捉能力的注意力层构成;最后,通过实际数据进行仿真.结果表明：所提方法能准确识别较高采样率的异常放电信号,且相比传统神经网络,CNN-LSTM-Attention神经网络的故障识别准确率有明显提高,其马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient, MCC)为0.871 03.