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题名基于改进ICP算法的变电站设备三维识别方法研究
被引量：1
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作者
王庭松
惠小东
曾乔迪
许杨俊
陈煜敏
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机构
南方电网数字电网研究院有限公司
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2024年第5期65-70,共6页
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基金
南方电网公司科技项目(JY-OO-01-ZC-21-003-TQ)。
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文摘
针对现有变电站设备三维识别方法在实际应用中存在的准确率差和效率低等问题,提出一种结合改进迭代最近点算法和Umeyama算法的变电站设备三维识别方法。通过随机采样一致性算法提取设备平面特征,通过Umeyama算法在模板库中找出平面特征最相似的几个设备,通过点云曲率特征提取设备点云关键点,通过改进迭代最近点算法对设备进行目标匹配。通过实验对其性能进行分析。结果表明,所提方法对智能变电站设备进行三维识别有较好的识别准确率和效率,识别准确率为99.50%,平均识别时间为2.07 s,有效地提高了三维识别技术的综合性能。
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关键词
变电站设备
三维识别方法
迭代最近点算法
Umeyama算法
随机采样一致性算法
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Keywords
substation equipment
3D recognition method
iterative closest point algorithm
Umeyama algorithm
random sampling consensus algorithm
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分类号
TM733
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名变电站电动机械刀闸状态异常信号识别方法
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作者
许杨俊
程凌森
赵亮
王庭松
赵惠超
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机构
南方电网数字电网集团有限公司
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出处
《机械设计与制造工程》
2024年第11期85-89,共5页
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基金
南方电网数字电网集团有限公司2021—2022年数字电网业务平台建设项目(JY-OO-01-ZC-21-009-TQ)。
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文摘
电动机械刀闸运行过程中,由于变电站周边电磁的干扰,导致其运行状态信号识别性能较差。为了精准识别刀闸状态异常信号,提出变电站电动机械刀闸状态异常信号识别方法。优先筛选刀闸状态异常信号去噪过程中的小波参数,通过改进的阈值函数和最优小波参数对异常信号进行分层去噪处理。使用Hilbert方法提取去噪处理后的信号特征,并将该信号特征作为样本数据输入到SVM分类器中,通过运行SVM分类器输出异常信号,实现电动机械刀闸的运行控制。测试结果表明,所提方法刀闸状态异常信号正确识别率高于95%,识别时延低于8 s,特征辨识度在91%以上。
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关键词
刀闸
变电站
电动机械
隔离开关
异常信号识别
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Keywords
knife gate
substation
electromechanical
isolating switch
abnormal signal recognition
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分类号
TH89
[机械工程—仪器科学与技术]
TP277
[机械工程—精密仪器及机械]
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