【摘 要】
：
油田电网的输电线路分支数较多且电网结构复杂,复杂的电网中成千上万的绝缘子在线路中起着重要的绝缘和支撑作用,它们长期暴露在户外,随时面临雷电、污秽等挑战,因此绝缘子一定是电力线路巡检中重点关注的对象之一,实际生产中通过及时的绝缘子的运行状态检测能够预防电网事故的发生。无人机巡检通过机载摄像头拍摄绝缘子图像,再通过通信网络将图像传输到服务器,最后利用目标识别算法对绝缘子进行故障诊断。无人机巡检相较于传
论文部分内容阅读
油田电网的输电线路分支数较多且电网结构复杂,复杂的电网中成千上万的绝缘子在线路中起着重要的绝缘和支撑作用,它们长期暴露在户外,随时面临雷电、污秽等挑战,因此绝缘子一定是电力线路巡检中重点关注的对象之一,实际生产中通过及时的绝缘子的运行状态检测能够预防电网事故的发生。无人机巡检通过机载摄像头拍摄绝缘子图像,再通过通信网络将图像传输到服务器,最后利用目标识别算法对绝缘子进行故障诊断。无人机巡检相较于传统的人工巡检能减少大量人力以及大幅提高巡检效率,但是无人机一次巡检的范围大且航拍图像多,实时传输和处理机载摄像头拍摄的图片对于通信网络是一个巨大的挑战,若能在机载或移动端对无人机拍摄的图像进行实时智能检测能尽快发现故障避免出现重大事故。针对上述问题,本文首先建立面向无人机巡检下的以PASCAL VOC为格式的绝缘子数据集,并使用图像标注软件Label Img标注图像;其次在YOLOv4目标检测网络架构的基础上嵌入深度可分离卷积结构,改进了其原有PANet路径聚合网络进而减少网络的参数量;然后将Mobile Netv2、Mobile Netv3轻量化卷积神经网络和Ghost Net轻量化卷积神经网络引入YOLOv4网络中,在减小网络参数量的同时还能加快网络的检测速度;最后利用Python语言在Pycharm等开发工具对所提出的三种改进的算法和YOLOv4算法进行建模和仿真,其中Ghost Net-YOLOv4算法综合性能最好,其对故障绝缘子图像的测试精确率（Precision）为98.37%且MAP为91.64%,该算法的每秒传输帧数（FPS）达到50约为原始YOLO v4算法的1.9倍但算法的参数量仅是YOLOv4算法的17.8%。在保证检测准确率的前提下,Ghost Net-YOLOv4算法能对无人机拍摄的图像进行实时检测。
其他文献
任何在流体中运动的物体其表面一般处于湍流状态,在运行过程中一般需要克服来自流体的摩擦阻力、压差阻力,对于水下运动的物体,湍流流动在物体表面产生的摩擦阻力占据了物体运动阻力的绝大部分。通过对湍流边界层的控制实现壁面摩擦阻力的减小,不仅能提高物体的运动性能,还能减少能源消耗和碳排放量,具有重要的意义。本文结合湍流边界层的经典分层模型和拟序结构的相关理论,针对拟序结构的自维持循环过程进行控制,给出了基于
随着电力系统的发展日新月异,储能在电力系统中的重要性也在不断提高,储能装置和热电机组的配合可缓解电网的调峰压力,降低电网的经济成本,然而目前热电联产系统多工作在以热定电的运行条件下,其深度耦合的潜力并未得到充分发挥。针对这个问题,本文从电热能的供给侧出发,就运行过程中的经济成本和网内储能的深度耦合两个角度对微电网进行了分析。本文首先分析了电热联合供应系统的整体架构及网内能源的基本流向,在此基础上,
空间探测对人类了解宇宙规律具有重要意义,月球因其独特的空间环境对开展空间探测任务至关重要。为更好地利用月球独特的表面环境,研制高效灵活的探测设备是关键。然而,月表崎岖的地形及疏松的土壤环境对月表探测器的研制提出巨大的挑战。软体机器人因其高自由度、环境适应性强、低成本等特点,为月表探测提出了新思路。自生长机器人是一种采用头部外翻伸长主体的软体机器人,在生长过程中可主动调整伸长方向。灵活的运动方式使其
随着现代电力系统和智能电网的发展,用户对电能的品质提出了更高的要求。复杂多变的电能质量扰动事件不断威胁着电力用户的用电安全,电能质量问题的研究已经引起了研究者和工业界的高度重视。为了保证电力用户用电设备的正常运行,提高电能质量成为当务之急。解决电能质量问题的关键是准确判断出扰动事件的类型,从而采取恰当的措施进行治理和补偿。针对电能质量扰动事件不易检测的特点,本文从人工智能的角度出发,提出2种基于深
相比于静态无线电能传输技术（Wireless Power Transfer,WPT）,动态WPT技术允许移动设备在运行过程中进行充电,极大地提高了充电效率与灵活性,且越来越向着更高功率等级发展。由于动态磁耦合机构的自身特性与不连续的发射线圈切换过程,系统的输出电压或电流往往会随着设备的运动而不断波动,进而影响到充电效率与电池寿命。因此,本文将应用于大功率场合的三电平Buck（Three Level
电力负荷预测是电力系统高效、稳定运行的重要基石,同时也是现代电力管理系统的重要组成部分。精准的电力负荷预测不仅可以增强电力系统运行的安全性与稳定性,同时还能减少电力系统运行成本。然而,在对某些区域进行负荷预测时,由于不可控因素的影响,电力负荷历史数据出现数据缺失或存储不足的现象,导致经典深度学习预测方法无法实现高精度的短期负荷预测。因此,本文借助迁移的思想,提出一种基于迁移电力负荷数据或预测模型参
海洋占据地球约70%的表面积,除了蕴藏丰富的油气资源外,多样的水下生物也是重要的海洋宝藏,因此对海洋的探测意义重大。仿生鱼具有与生物鱼类相似的运动姿态,是一种理想的海洋探测与侦查载体。鳐鱼的中央鳍-对鳍（MPF）推进模式具有游动效率高,机动性强等优点,对水下复杂的环境更加适应,采用MPF推进模式的机器鱼已成仿生鱼领域的研究重点。柔性驱动器驱动的仿生鱼已经越来越受到关注,相比于传统电机驱动方式,体现
在油田开发过程中,因石油不断采出,油层间的压力会持续降低,为使石油安全高效的产出,采油现场会通过注水泵向油田注水的方式,增加油层的压力。注水泵在注水时需要极大的注水压力,所以其注水电机往往要超负荷高速运转,使电机的滚动轴承发生磨损、变形等故障,最终影响油田的生产及效益。本课题开展的注水电机滚动轴承故障诊断研究能够及时发现电机早期不易察觉的微小故障,从而根据故障现象及发展趋势对电机故障部位进行替换和
机器人自动化焊接在汽车、船舶、大型钢材的焊接中均有很广泛的应用,已经成为智能制造中不可或缺的一部分,随着行业的发展对焊接操作的效率和稳定性的要求也越来越高。目前机器人通过本体示教的重复性焊接质量已经可以达到焊接标准,而针对智能焊接系统尤其是基于3D视觉的模板化焊接的研究仍然较少。本文结合国内外参考文献及项目经验,针对智能焊接系统进行了焊接特征模板的建立与基于路径图图论的遍历匹配、完成了基于视觉传感
脑卒中是一种急性脑血管疾病,现已成为世界人口死亡的第二大病因。因此寻找一种有效治疗脑卒中的科学方法有重要意义。卒中类型的快速诊断是治疗脑卒中的关键,脑卒中可分为出血性卒中（脑出血）和缺血性卒中（脑梗塞）,这两种卒中的发病症状相似。目前脑卒中诊断常用的CT检查与核磁共振方法存在诊断时间长,适用人群有限等问题。因此,寻找一种快速诊断脑卒中类型的科学方法有重要意义。近年来,人们在临床研究中发现通过检测人