【摘 要】
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变压器用油面温控器（简称油面温控器）主要用于监测变压器油的油温,传统的校准方法对于其测温头及温度开关需要分开进行校准,校准时需人工手动逐点设置恒温槽的温度,且对其温度开关的动作温度以及其指针表盘示值的读数也都由人工完成,整个校准过程工作量大效率低。因此为提高校准效率,设计了一套全自动校准系统,实现在一次升温过程中同时完成对其测温头以及温度开关的校准,并通过神经网络算法实现对其指针表盘示值的自动识别
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变压器用油面温控器（简称油面温控器）主要用于监测变压器油的油温,传统的校准方法对于其测温头及温度开关需要分开进行校准,校准时需人工手动逐点设置恒温槽的温度,且对其温度开关的动作温度以及其指针表盘示值的读数也都由人工完成,整个校准过程工作量大效率低。因此为提高校准效率,设计了一套全自动校准系统,实现在一次升温过程中同时完成对其测温头以及温度开关的校准,并通过神经网络算法实现对其指针表盘示值的自动识别。主要研究内容及创新点如下:1、通过对恒温槽编程,控制其在一次升温过程中进行定温并产生固定斜率升温温度段,以分别满足对其测温头及温度开关的校准,改变了传统的分开校准的方式。2、通过采集卡实时采集其测温头及温度开关的信号,实现自动记录校准数据及数据处理,同时分析了时间常数对温度开关动态温度校准结果的影响,并通过双升温斜率法进行修正,提高了校准精度。3、提出了一种新的基于卷积神经网络的识别算法,通过多个神经网络组合的方式,实现对指针表盘示值的精确识别,通过对识别网络的分析可以看出该算法对指针示值识别的拟合误差可达到±0.1以内。
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