基于视频图象处理的变电站安全事件自动识别技术研究

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变电站是电力生产重要枢纽,现有视频监控系统通过人工轮循图像和肉眼判断方式,已经实现了对站内环境状况、设备运行、检修维护等各类安全生产情况的直观监视。针对当前人工检测中存在的事件漏检、迟滞问题,本文基于视频图像处理技术,利用采集的变电站视频,以MATLAB7.8为开发平台,研究开发了变电站安全事件视频自动识别与报警系统,对变电站实施全天候、智能化、自动视频检测,降低监控人员工作量,事件检测实时报警,极大提升了变电站安全运行应急保障能力,具有重要的科研意义和工程价值。论文具体研究工作如下:1.研
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高性能的交流伺服系统都需要实现电机的转速的闭环控制,所需的转速反馈信号来自和电机转轴同轴相连的传感器。为获得准确可靠的转速位置信号,传感器必须精确安装、妥善维护。这样不仅增加了对系统的维护要求和成本,而且对环境的适应能力变差了,那么在可靠性要求高的应用场合就会受到限制。因此,取消传感器而使系统具有良好的控制性能便成为电机调速领域的重要课题。无传感器控制是指通过测量电动机的电压、电流等可测量的物理量
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Fe_3O_4存在很多特殊的物理及电学性能如:电荷有序(CO)、原子价态的混合等。常温下的磁铁矿,Fe~(2+)和Fe~(3+)在八面体位置上的排列基本上是无序的,电子可以在铁的两种氧化态间迅速转移,所以常温下Fe_3O_4具有较好的导电性。但随着温度降低至125K附近时,Fe_3O_4的电阻率会突然增大,并表现出明显的跳变,即CO相变。近来人们预言Fe_3O_4中可能会由于CO而至使铁电性有可能
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钕铁硼永磁材料有着优异的硬磁性能和广泛的工业应用价值。在新兴材料市场中,人们对钕铁硼永磁材料的研究逐年增多,其性能也越来也好,但是其居高不下的原材料成本成为其应用推广的最大障碍。本文采用不含重稀土且只含低钕的成分为研究对象,尝试用镨钕(镨的质量分数为20%,其余为钕元素)合金替代原合金成分中纯钕元素的方式来降低该硬磁材料的生产成本。并试图通过用少量Cu元素替代相应原子分数的Fe元素和优化真空退火工
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制约电动汽车发展的因素很多,其中动力电池是制约电动汽车发展的核心因素。以目前来看,与传统的电池相比,锂动力电池在能量和功率性能上具有较大的优越性,是发展最快,最有应用前景的“绿色”电池类型。以当前的锂动力电池制造技术水平来看,在电动汽车的实际应用中,锂动力电池在性能上还不能满足电动汽车实际应用的需要。依据现在的技术水平,唯一能满足此要求的有效途径是把锂动力电池串联成组使用。这种方法在实际使用过程中
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