基于参数优化的最小二乘支持向量机触电电流检测方法

针对如何从低压电网总泄漏电流中检测出生物体触电电流信号的难题,提出了一种基于网格搜索和交叉验证的最小二乘支持向量机的触电电流信号检测方法。首先在剩余电流动作保护装置触电物理试验系统平台上通过故障录波器获得生物体在3个典型时刻(电源电压最大时刻、电源电压过零时刻及电源电压任意时刻)发生触电过程的总泄漏电流和触电电流波形,并截取触电前1个周期和触电后3个周期共800个采样点的信号数据作为触电试验样本数据;然后将触电试验样本数据进行滤波预处理,预处理后的多个样本采样点的总泄漏电流组合成特征向量输入最小二乘支持向量机(least square-support vector machine,LS-SVM),相应样本采样点的触电电流作为其输出,并通过网格搜索与交叉验证相结合的方法来优化最小二乘支持向量机参数,利用输出最优参数组合对触电电流与总泄漏电流的关系进行训练,从而建立了触电电流的检测模型;最后利用该方法对10组测试样本数据进行了检测,检测结果为:当训练样本数据为20组时,检测均方误差为14.0040,当训练样本数据为40组时,检测均方误差为11.7469,当训练试验数据为65组时,检测均方误差为11.1849。与径向基(radial basis function,RBF)神经网络方法相比,最小二乘支持向量机方法比径向基神经网络方法检测均方误差分别低3.7272、1.9132、0.1556,从而可较准确地从总泄漏电流中检测出生物体触电电流信号,为开发新一代基于生物体触电电流分量而动作的自适应型剩余电流保护装置提供理论依据。     

基于有限脉冲反应和径向基神经网络的触电信号识别

针对农村低压电网剩余电流保护与动作技术中,如何检测总泄漏电流中人体触电支路电流的难题,该文利用严格线性相位与任意幅度特性的FIR（finite impulse response）数字滤波技术和具有自适应性与最佳逼近特性的RBF（radial basis function）神经网络有机结合,提出一种基于FIR数字滤波的RBF神经网络作为触电电流信号的检测方法。首先,采用FIR数字滤波器选定合适的窗函数和滤波阶数,对触电试验获得的总泄漏电流及触电电流进行滤波预处理;然后,将预处理后的信号波形作为样本集,选定适合的RBF函数,建立从总泄漏电流中提取触电电流波形的3层RBF神经网络模型。仿真试验结果表明：该方法速度快且稳定,检测值与实际值的平均相对误差为3.76%,具有良好的适应性和实用性,对于研制新一代剩余电流保护动作装置具有重要意义。     

基于C#. NET的生物体触电数据管理系统设计与实现

剩余电流保护装置在我国农村低压电网中的广泛应用,对于防止触电伤亡事故以及避免因漏电而引起的电气火灾事故发生具有非常重要的作用。为避免研究剩余电流保护技术过程中,传统实验数据管理易出现数据遗失和频谱信息分析效率较低的问题,应用信息管理系统开发的四层架构模式,利用面向对象程序设计方法,实现了对生物体触电实验数据的信息管理,同时应用快速傅里叶变换原理,设计了实验数据各电气量信号频谱特性分析功能,建立了生物体触电数据信息管理系统。该系统能够准确快速地实现对生物体触电实验数据的信息管理,为明确各电气量频谱构成的复杂性和多样性提供基础平台,进而为研发未来基于生物体触电电流而动作的新型剩余电流保护装置,保证低压电网的人身安全和安全运行提供可靠的理论依据和方法支撑。     

植物叶片智能分析系统的设计

为避免农作物病害智能诊断过程中人为主观因素的影响,客观准确的表达叶片信息,利用数字图像处理技术和农业植保专家知识相结合,设计了适合于大田作物的植物叶片图像处理与分析系统。该系统主要包括植物叶片几何失真校正模块,几何特征计算模块、颜色识别模块以及病害区域识别模块;以校正后非线性失真现象的叶片图像为基础,实现了叶片几何特征值和颜色值的计算,并提取其病斑区域图像。试验结果表明,该方法满足病害智能诊断要求,具有良好的适应性和实用性。     

农村低压电网触电生物电流频谱特性分析

针对农村低压电网发生触电故障时触电生物电流及其成分分量的复杂性和多样性,采用快速傅里叶变换对触电生物实验获取的电源电压、剩余电流以及触电生物电流进行频谱分析,明确了剩余电流与触电生物电流频谱特性及各成分分量变换过程。仿真实验表明:在触电故障发生时剩余电流与触电生物电流相关系数为0.999,其中触电生物电流中直流分量的最大畸变率最大可达0.044 5,2~5次谐波的最大畸变率分别为0.013 4,0.035 4,0.006 9,0.014 2,能够为提取生物触电故障过程中剩余电流的变化规律提供依据。     

水稻病害图像预处理及其特征提取方法研究

采用计算机数字图像处理技术对水稻病害进行智能识别,并以叶鞘腐败病为例,研究了水稻病害智能识别图像预处理和特征提取的方法。试验中,利用灰度变换和中值滤波法有效去除了噪声,增强了图像;利用不同算子对病害进行边缘检测,准确地提取了病斑的几何特征,实现了病害图像目标分割。这一研究成果为特征参数的提取及最终病害确定打下基础。     

基于FastSCAN玉米整株三维重构及参数计算方法

针对玉米形态结构可视化表达过程中传统测量方法获取特征参数时复杂且误差较大等问题,应用Fast SCAN三维扫描仪,实现了对玉米整株实体重建,并计算了其形态特征参数。首先,在三叶期至拨节期动态三维模型的重构中构建了点云三维模型;然后,运用Geomagic Spark,通过拟合曲面方法获取玉米整株株高、株宽、茎粗等特征参数。对这一时期三维重构的整株玉米进行特征参数计算,平均株高范围0.070 0~0.716 4m,平均株宽范围0.093 6~0.603 3m,平均茎粗范围0.302 7~2.441 3cm。通过直接测量和扫描测量玉米株高、株宽、茎粗的回归分析发现:三维扫描方法具有较高的测量精度。实验结果表明:该方法能够精准地构造玉米的三维形态,快速、无损获取玉米整株的生理生态特性参数及规律,为研究玉米冠层光照分布及生产实践提供了良好的理论基础和技术支持。     

基于小波包变换和量子神经网络的触电故障类型识别模型

针对农村低压电网中广泛应用的剩余电流保护装置,只能检测到剩余电流有效值的大小作为唯一动作判据,不能自动识别剩余电流与触电故障类型之间所具有的非线性映射规律的难题,提出了一种基于小波包变换和量子神经网络的触电故障类型识别模型。首先应用小波包变换明确了生物体触电故障时,剩余电流中312.475 Hz以下低频带的能量谱波动明显,其中39.062 5~78.125 Hz和119.2~156.25 Hz两频带的波动幅度达9.05和9.00,提取了剩余电流的小波包能量谱8维度特征向量,同时应用特征频带能量占有比之差的平均变化率,实现了生物体发生触电故障的准确检测。然后以小波包能量特征向量为有效信息源,利用量子计算的态叠加思想和神经网络计算的自适应性结合,建立了一种量子神经网络作为触电故障类型识别模型,该网络采用多个量子能级的量子神经元,在学习1 437次时误差精度达到0.000 998 92,快速高效地实现了触电故障类型的识别,其仿真试验准确率达100%。该研究对于研发新一代基于生物体触电电流分量动作的自适应型剩余电流保护装置具有重要的参考价值。     

基于Hilbert-Huang变换的生物触电电流检测模型

为了检测触电时刻剩余电流中生物体触电支路电流信号的难题,应用Hilbert-Huang变换方法,确定了生物触电时剩余电流的固有模态函数中相关系数最大的IMF分量的局部幅值达34.02 m A,且与原信号相关性系数达到0.99,同时剩余电流与触电电流暂态过程频谱特性具有相似变化规律。以此为基础,应用生物电流信号高频IMF分量幅值的突变特征,作为触电故障时刻确定判据,建立生物触电故障时刻判定方法,实际数据的仿真处理正确率为94.17%;筛选剩余电流分解的相关性较高的有限个数的低频固有模态IMF分量,应用逐步多元线性回归方法,提出基于剩余电流固有模态分量的生物触电支路电流幅值检测方法,仿真试验结果的平均相对误差值5.46%,具有良好的适应性和实用性,为研发基于生物体触电电流而动作的剩余电流保护装置提供参考。     

农作物图像特征提取技术及其在病害诊断中的应用

农作物生殖生长时期的生理生态性状,可通过其冠层图像表现型特征呈现出来,为解决农作物冠层图像特征难以提取的问题,以北方寒地大豆为研究对象,将数字图像处理技术与多维特征选取机制相结合,研究了农作物冠层图像特征提取技术,并应用在大豆叶部病害诊断中。首先计算农作物冠层器官形状和颜色多维特征指标,然后利用主成分分析技术筛选有效特征参数,最后完成农作物病斑害图像特征提取及诊断方法。其仿真实验中病害种类诊断准确率为97.5%。该方法实现了农作物冠层图像特征提取及信息处理过程,为大田农作物全面系统地开展生长过程监测及病害防治提供重要理论支持。