线阵UHF传感器开关柜局部放电定位方法研究

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对开关柜进行局部放电在线监测及定位,可以及时发现故障及隐患,对巡检人员做进一步检修具有指导意义.特高频法用于高压开关柜在线监测具有检测频率高、外界干扰信号小等优点,但目前在开关柜局部放电检测与定位中仍存在设备通道数量受限、不能同时监测多面开关柜的问题.为此提出一种新型的线性阵列式UHF传感器开关柜局部放电在线监测方法,采用线性阵列方式实现同时对多面开关柜进行局部放电检测,并运用包络检波对局部放电信号进行频谱搬移,实现双通道数据采集功能.实验显示该方法对局部放电信号的最大定位误差为13.4cm,平均定位误差为8.1cm,在满足对多面开关柜局部放电检测与定位的同时具有良好的可扩展性与经济性.
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光学乐谱识别是音乐智能化发展的关键部分,在音乐教学、创作等领域有重要应用价值.针对现有吉他谱识别方法步骤繁琐、识别精度低等问题,提出一种基于深度学习的吉他谱识别方法.首先通过分析吉他谱的特点,将吉他谱水平分割为品格音符图像、减时线图像、休止符图像和增时线图像;然后将品格音符图像依次与减时线图像叠加,输入到第1个CRNN模型中进行识别,将减时线图像、休止符图像和增时线图像叠加,输入到第2个CRNN模型中进行识别;最后将识别出的各个符号全局关联,获取完整的乐谱语义.实验结果表明,基于深度学习的吉他谱识别方法可