针对电力设备巡检智能化水平较低的现状，文中将增强现实（Augmented Reality，AR）技术应用于电力设备巡检过程。文中从智能巡检终端、服务器与数据库3个层面构建了基于AR技术的电力设备智能巡检系统架构。提出基于AR技术和深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）算法的电力设备故障识别方法，将智能巡检终端采集的图像作为输入，在线识别电力设备可能存在的故障类型。通过仿真测试表明，所提方法故障识别时间与支持向量机（Support Vector Machine， SVM）与BP神经网络（Back Propagation-Neural network， BP-NN）算法相近。但是各类故障识别准确率均大于98%，大于SVM与BP-NN算法，所提方法能够快速准确地识别电力设备故障类型。
2023-03-04 13:49:26
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由于煤矿井下带式输送机工作环境条件恶劣,容易出现各种事故,如不及时发现会造成重大损失。针对这个问题,研究并设计了一种矿用带式输送机巡检机器人系统,介绍了带式输送机巡检机器人系统的组成和功能,论述了巡检机器人装置的结构设计和数据采集方法,该系统可代替人工巡检,及时发现故障隐患,减轻巡检人员的负担,为带式输送机安全生产提供可靠保障。
2023-02-25 01:38:15
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2022-12-03 19:18:51
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