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在电力系统智能运维中,特别是在基于数字孪生的变电站智能机器人巡检中,由于受周围复杂环境以及网络信号屏蔽的影响,机器人存在检测精度不高和实时性差等问题,导致不能准确检测出设备目标。利用变电站有关先验信息,如仪器仪表已知位置信息,在机器人巡检过程中,通过对已知目标的图像特征分析,利用图像几何特征信息的约束,完成智能巡检机器人在巡检过程中实现设备的准确检测。利用变电站中电气设备柜上的仪表进行识别和检测,是完成智能巡检机器人实现目标快速检测的一个关键环节。提出一种基于模板卷积匹配的电气指针仪表检测方法,通过对仪表盘进行卷积模板匹配,实现电气柜上仪表盘的精确检测,为下一步智能巡检器人的位置自校准提供必要的先验信息。实验结果表明,提出的算法具有较高的目标识别和检测精度,由于不涉及复杂的图像抽象特征计算,具有较高的计算效率。 相似文献
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为解决变电站非视距(non line of sight, NLOS)严重条件下超宽带定位精度低的问题,基于现有到达时间(Time of Arrival, TOA)测距方法,提出了一种融合Taylor级数及改进容积Kalman滤波的定位算法以提高定位估计精度。所提算法首先对泰勒算法初值进行优化,并通过对加权最小二乘法(Weighted Least Square, WLS)解算的位置估计值进行野值剔除及权重计算,在保证定位精度的同时降低算法复杂度;然后针对NLOS环境下标签坐标定位结果不稳定问题,运用改进容积卡尔曼滤波(CKF)算法进一步提升定位精度及稳定性。镇江银山11万伏变电站环境实验结果表明,所提方法在变电站环境中,NLOS严重条件下可实现定位精度10 cm以内,具备工程实用性及可行性。 相似文献
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光电式互感器及其在数字化变电站中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
概述了光电式互感器的结构、工作原理及其在数字化变电站中的重要应用,然后对其市场前景进行了分析。光电式互感器的稳定性、可靠性和经济性将得到不断提高,在日后的工业应用中将发挥越来越重要的作用。 相似文献
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