期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
一种基于多维特征点的监控信号规范性分析方法
被引量：
5
1
作者
高志
樊锐轶
+1 位作者
罗晋
王梦嘉
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第16期64-70,共7页
从各类设备有效监控所需的标准信号出发,研究一种对监控信息点表规范化分析的方法。通过对监控信息点表进行解析,并对相关信息进行交叉辨识,提取出变电站的电压等级、接线方式以及各个电压等级包含的一、二次设备。结合标准信号智能生...
从各类设备有效监控所需的标准信号出发,研究一种对监控信息点表规范化分析的方法。通过对监控信息点表进行解析,并对相关信息进行交叉辨识,提取出变电站的电压等级、接线方式以及各个电压等级包含的一、二次设备。结合标准信号智能生成推理机,生成变电站的标准信息点表。通过监控信号智能匹配分析,提取信息点表中信号缺少或信号不规范的问题集。实验证明,这种监控信号规范性分析方法解决了以往监控信息点表审核工作量大、审核结果不规范的问题,为变电站设备监控提供了一个统一规范的平台。
展开更多
关键词
监控信号
推理机
多维特征点
一二次设备集
交叉
辨识
下载PDF
职称材料
基于深度残差学习和三线激光结构光的复杂交叉焊缝类型辨识
被引量：
2
2
作者
张弛
陈荣涛
+2 位作者
王皖勇
卢军国
张轲
《热加工工艺》
北大核心
2023年第21期49-54,共6页
为实现船壁大拼接焊缝的自动化除锈,提出了一种基于人工智能深度学习结合三线激光结构光的复杂交叉焊接接头类型辨识方法。基于三线激光在不同类型交叉焊缝上的激光条纹特征区别,采用ResNet深度残差学习模型对其特征进行提取和学习,使...
为实现船壁大拼接焊缝的自动化除锈,提出了一种基于人工智能深度学习结合三线激光结构光的复杂交叉焊接接头类型辨识方法。基于三线激光在不同类型交叉焊缝上的激光条纹特征区别,采用ResNet深度残差学习模型对其特征进行提取和学习,使用迁移学习方式对模型进行训练,得到一个训练准确率接近100%的识别模型。实验验证表明,该模型能有效识别直线、十字、T字、左L、右L、左T和右T等7种交叉焊缝类型,可实现爬壁除锈机器人运行中交叉焊缝类型的实时预测,为爬壁除锈机器人的全自主除锈的路径跟踪、定位和导航奠定了良好基础。
展开更多
关键词
深度学习
三线激光结构光
除锈爬壁机器人
焊缝
交叉
类型
辨识
下载PDF
职称材料
题名
一种基于多维特征点的监控信号规范性分析方法
被引量：
5
1
作者
高志
樊锐轶
罗晋
王梦嘉
机构
国网河北省电力有限公司
国网河北检修公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第16期64-70,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划项目资助(2015CB759600)~~
文摘
从各类设备有效监控所需的标准信号出发,研究一种对监控信息点表规范化分析的方法。通过对监控信息点表进行解析,并对相关信息进行交叉辨识,提取出变电站的电压等级、接线方式以及各个电压等级包含的一、二次设备。结合标准信号智能生成推理机,生成变电站的标准信息点表。通过监控信号智能匹配分析,提取信息点表中信号缺少或信号不规范的问题集。实验证明,这种监控信号规范性分析方法解决了以往监控信息点表审核工作量大、审核结果不规范的问题,为变电站设备监控提供了一个统一规范的平台。
关键词
监控信号
推理机
多维特征点
一二次设备集
交叉
辨识
Keywords
monitoring signal
inference engine
multidimensional feature points
first and secondary equipment set
cross identification
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于深度残差学习和三线激光结构光的复杂交叉焊缝类型辨识
被引量：
2
2
作者
张弛
陈荣涛
王皖勇
卢军国
张轲
机构
上海交通大学焊接与激光制造研究所
上海外高桥造船有限公司
出处
《热加工工艺》
北大核心
2023年第21期49-54,共6页
基金
上海市科委“科技创新行动计划”资助项目(19511105100)
工信部船舶绿色涂装关键技术与装备研发专项项目(工信部装函[2019]359号)。
文摘
为实现船壁大拼接焊缝的自动化除锈,提出了一种基于人工智能深度学习结合三线激光结构光的复杂交叉焊接接头类型辨识方法。基于三线激光在不同类型交叉焊缝上的激光条纹特征区别,采用ResNet深度残差学习模型对其特征进行提取和学习,使用迁移学习方式对模型进行训练,得到一个训练准确率接近100%的识别模型。实验验证表明,该模型能有效识别直线、十字、T字、左L、右L、左T和右T等7种交叉焊缝类型,可实现爬壁除锈机器人运行中交叉焊缝类型的实时预测,为爬壁除锈机器人的全自主除锈的路径跟踪、定位和导航奠定了良好基础。
关键词
深度学习
三线激光结构光
除锈爬壁机器人
焊缝
交叉
类型
辨识
Keywords
deep learning
three-line laser structural light
rust removal wall-climbing robot
identification of cross weld
分类号
TG409 [金属学及工艺—焊接]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于多维特征点的监控信号规范性分析方法
高志
樊锐轶
罗晋
王梦嘉
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019
5
下载PDF
职称材料
2
基于深度残差学习和三线激光结构光的复杂交叉焊缝类型辨识
张弛
陈荣涛
王皖勇
卢军国
张轲
《热加工工艺》
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
