一种配网地下电缆故障定位新方法

随着能源需求的增加,目前城市中地下电缆的使用不断增多。提出一种配网系统中地下电缆故障定位的新方法,该方法仅利用单端量测信息就可实现故障定位。首先分析了地下电缆的结构,确定了电缆各项物理参数的计算公式;然后以A相芯-护套-地故障为例,利用继电保护装置端量测的电压、电流数据,计算故障点电压和故障点电流,并将计算方法推广至芯-护套和芯-地故障。最后利用PSCAD EMTP进行仿真,对比了在不同故障阻抗、故障类型、接地方式等情况下本文故障定位方法的误差,说明了本文所提方法的有效性和适应性。     

一种在线直观检测光伏板故障的简易方法

根据发光二极管的特性设计一种故障检测电路,用红、绿发光二极管的发光组合可在线观测光伏板的工作状态,即光伏板正常工作时绿灯亮、红灯灭;故障状态时绿灯灭、红灯亮,此时可确定该板为故障板,但不影响回路中其他光伏板正常工作。综合考虑电流、功耗和照度等因素,在478 lx照度值下选择通过发光二极管的电流为2 mA时合适,以光伏热斑故障实验为例,记录单片光伏电池在不同遮阴面积下的光伏板输出特性。实验结果表明,当遮挡面积大于48%时该光伏板最大输出功率和最大输出电压下降明显,同时红灯发光、绿灯熄灭,证明光伏板存在明显故障并能直观显示出来。     

一种鼠标故障及其排除方法

鼠标作为计算机中一种常用的定位输入设备受到了广大计算机用户的首肯，在使用计算机的过程中，用户几乎离不开它，但在使用过程中，常碰到不少因鼠标故障而影响操作的事情。本文将对鼠标器的一种内部故障的现象及排除方法进行分析。１故障现象（以Win９８为例）通电启动计算机（或热启动），机器自检，显示VerifyingDMIPoolData……与StartingWindows９８…两行。稍后，弹出消息框与鼠标的标准选择（箭头）光标如下：图１鼠标故障导致计算机启动过程停止时弹出的消息框Windows鼠标支持！Windows没有检测到与计算机连接的鼠标。现在可…     

一种具有波形复现功能的电缆故障测试仪(英文)

为了以较低成本提高电缆故障点的定位精度,并且使测试结果更加直观,设计了一种具有波形复现功能的电缆故障测试仪,该测试仪采用时域脉冲反射原理进行电缆故障点定位.测试时,首先将电磁脉冲加载到待测电缆,依据相应高速比较器的参考电压将测试脉冲波形二值化获得单次测试位流数据,然后将参考电压由高到低逐次扫描所得位流数据依次排列,重构并复现测试脉冲波形,进而可以得到电缆脉冲衰减特性、短路故障、断路故障及故障位置的诊断.实验测试结果表明,该测试仪能够有效测定电缆的故障类型和位置,测试结果直观.     

一种新的入侵检测方法

将一种基于聚类算法的RBF(径向基函数)神经网络方法运用于入侵检测中。在这种方法中采用两阶段学习方法,在利用非监督学习算法确定网络隐层中心时,提出一种基于高斯基的距离度量,并联合输入输出聚类的策略。基于F isher可分离率设计高斯基距离量度中的惩罚因子,可以提高聚类的性能。通过构建入侵检测模型,一方面可以加速网络训练速度,另一方面可以提高入侵检测在预测误报漏报中的性能。     

一种融合视线检测的注意力检测方法

当前利用计算机视觉技术检测学生注意力的方法主要是基于人眼闭合特征和头部偏转特征。当学生处于头部正视、眼睛睁开而视线在看电脑屏幕以外区域时,用以上两种特征无法检测出该类分心情况。针对该问题,提出了一种融合视线检测的注意力检测方法。通过摄像头抓取图像,分析每帧图像中学生的眼睛闭合特征、头部偏转特征以及视线特征,用以判别学生的注意力专注度。实验结果表明,融合视线的注意力检测方法准确性较高,具有一定的实用价值。     

一种改进的人脸检测方法

当光照和肤色变化较大时,肤色的色度值易受影响,因此提出了改进的高斯肤色模型方法,此方法只提取人眼下方的部分像素作为样本,获得了自适应的肤色的色度值。同时,由于图像矩阵奇异值分解以后,其维数较高,因此引入Frobenius范数来降维。降维以后,为了能够实现非线性可分,提高训练速度与人脸检测率,又提出了改进的决策树SVM分类方法。实验结果表明,用改进的高斯肤色模型与改进的决策树SVM分类的方法相结合不仅提高了人脸检测准确率,而且还降低了误检率与漏检率。     

一种井下瓦斯传感器故障辨识方法

鉴于目前煤矿井下瓦斯传感器故障辩识速度慢、辩识准确度不高等缺陷,提出基于小波包分解与砸BF神经网络的瓦斯传感器故障辨识方法.采用小波包分解提取瓦斯传感器故障特征向量并输入至RBF神经网络,应用粒子群-人工蜂群(PSO-ABC)算法优化砸BF神经网络结构参数,并通过大量的瓦斯传感器样本对砸BF神经网络模型进行训练和检测.实验分析表明:本方法的辨识速度快、诊断正确率高,为精准辩识瓦斯传感器故障提供一种更加科学高效的新途径.     

一种新颖的模拟电路故障诊断方法

为了更准确的诊断模拟电路故障,并节约诊断时间,提出了提取故障信号的峭度和偏度作为特征向量的故障诊断方法,相对于传统的以二阶统计量为基础的故障特征提取方法,峭度和偏度能有效地抑制噪声影响,显著减少了信号的失真,从而最大限度地保持了故障信息的原貌;并对信息融合技术加以运用,不再单一的运用电压信号作为构造故障特征向量的信息源,而是同时采样电压和电流信号作为故障特征提取的信息源,增加了故障信号的有效信息量.通过对实例电路的仿真诊断结果表明,该方法故障诊断率高、诊断时间短,不失为一种新的有效的模拟电路故障诊断方法.     

电缆故障测距及检测信号去噪分析

为提高电力电缆故障定位的准确度,利用小波变换与行波测距相结合的定位方法,对故障波形的db3小波进行四层分解和信息分析。并通过搜索高频系数的模极大值来确定行波起始脉冲和反射脉冲的时间点,精确定位电缆故障的位置点。在实际铺设电缆的情况下,行波中会夹杂大量的噪声信号,选取软阈值法进行去噪,效果显著,且可保留故障信号中的有效信息。通过MATLAB/Simulink对电缆故障进行仿真,结果表明,运用小波分析能够很好地找到故障信号中的奇异点,取得较高的故障定位精度。     

基于MEEMD与TEO的电缆故障测距方法

正确识别故障行波波头和精确的双端测距算法可保障电缆故障行波测距精度。为解决希尔伯特黄变换（HHT）中经验模态分解（EMD）存在的模态混叠问题,提出一种基于改进集总经验模态分解（MEEMD）和Teager能量算子相结合的电缆故障行波检测方法。针对故障行波波速及线路实际长度变化对双端测距精度的影响,推导出一种不受波速影响的双端测距算法。PSCAD/EMTDC仿真结果验证了该方法可行且测距精度高。     

一种新的潜在入侵检测方法

误用检测是当前大多数入侵检测系统都采用的检测方法,它虽然对入侵的检测成效显著,但对一些潜在的入侵行为,无能为力.本文提出了一种新的入侵检测方案,它通过捕获动态的、潜在控制流和数据流,建立主体和对象之间的关系并进行分析,从而判断出潜在入侵行为.讨论了该方案的系统状态和状态转化规则,并通过一个实例证实了它在网络检测中的有效性.     

一种深度模型行人检测方法

提出一种新的深度模型,通过多个阶段的后向传播来联合训练多阶段分类器实现行人检测。该模型可将分类器的得分图输出存储在局部区域中,并将其作为上下文信息来支持下一阶段的决策。通过设计具体的训练策略,深度模型可对硬性样本进行挖掘来分阶段训练网络,进而模拟串联分类器。此外,每个分类器可在不同的难度水平上处理样本,并通过无监督预训练和专门安排的各阶段有监督训练来对优化问题正规化,提高了行人检测的可靠性。理论分析表明该训练策略有助于避免过拟合。基于3个数据集(Caltech,ETH和TUD-Brussels)的实验结果也验证了该方法优于当前其他最新算法。     

一种新颖的数字图像篡改检测方法

检测数字图像复制—粘贴型篡改是目前研究热点之一。多数复制—粘贴篡改检测方案只对刚性平移篡改具有较好的检测精度,无法有效应对更复杂的几何变换和常规信号攻击。为优化数字图像复制—粘贴篡改检测效率和精度,首次提出一种使用极坐标复指数变换（PCET）与一致性敏感哈希（CSH）的高效检测算法。首先,计算滑动窗口 PCET 系数,将其作为不变的图像局部特征|然后,根据这些特征,利用 CSH 算法快速、精确地匹配大量密集分块|最后,使用基于密集线性滤波的后处理算法消除匹配结果中的错误匹配并定位重复区域,得到最终检测结果。根据实验结果可知,该算法不仅检测精度平均提高 12.06%,而且处理时间平均缩短315.64s。因此利用对几何变换和常规信号攻击鲁棒的 PCET 系数刻画图像局部特征,并采用基于图像一致性的快速高精度匹配算法 CSH,可有效优化复制—粘贴篡改检测精度和效率。     

一种检测谐波电流的神经网络方法

谐波和无功电流的实时检测是有源电力滤波系统中一个非常重要的环节。为解决谐波和无功电流检测的精度和实时性问题,文章提出了一种基于神经网络的检测谐波和无功电流的自适应方法,分析了这种方法的原理,同时给出了其具体实现的途径。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种新的检测多边形对称轴的方法

对称性普遍存在于大自然和工业设计中,对称性的检测在目标识别和模型重建过程中具有重要意义。针对简单多边形,提出一种基于顶点数量和顺序的对称性检测新方法。首先确定多边形顶点数量的奇偶性和质心,多边形顶点按顺时针方向进行标记;然后对根据奇偶性和质心找出多边形的候选对称轴,检测候选对称轴是否通过质心;最后检测所有对应位置的顶点是否对称。该方法还可以推广到多边形斜对称性的检测。由于利用了多边形顶点数量和顺序这一简单性质,该方法具有高效性,通过实验同样证明了其可行性。     

一种改进的彩色图像边缘检测方法

使用灰度图像算法进行彩色图像边缘检测,会造成图像边缘漏检.针对这个问题,在输出融合法基础上,对Roberts算子进行了改进,提出一种适用于彩色图像的边缘检测方法.实验表明,改进算法能有效检测彩色图像边缘.     

一种基于肤色的人脸检测方法

提出了一种基于肤色的人脸检测方法,通过在YCbCr颜色空间内对人脸图像进行建模,实现人脸的初定位,再使用形态学理论对候选人脸区域做处理,从而实现人脸区域的精确定位。通过仿真实验发现,提出的方法相对于神经网络和模板匹配方法可以较好地适应光照变化,并且解决了计算量大的问题,提高了算法的实时性。     

一种黑盒测试中的故障预测方法探讨

通过分析代码与业务模块之间的关系,并通过分析研发过程能力,探讨了源于测试实践的故障预测方法。实践证明,该方法效果较好。