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基于改进SSD的GIS多源局放模式识别

高电压技术 2023年第2期49卷 812-821页

作者：吴闽蒋伟罗颖婷沈道义杨俊杰上海电力大学电子与信息工程学院上海200090 广东电网有限责任公司电力科学研究院广州510080 上海格鲁布科技有限公司上海201210 上海电机学院上海201306

为了克服局部放电(partial discharge, PD)缺陷诊断中样本数量不足的困难,并解决传统模式识别算法无法有效识别多源局放的缺陷,文中提出了一种基于改进单阶段多框预测算法(single shot multi-box detector,SSD)的气体绝缘组合电器(gas i... 详细信息

为了克服局部放电(partial discharge, PD)缺陷诊断中样本数量不足的困难,并解决传统模式识别算法无法有效识别多源局放的缺陷,文中提出了一种基于改进单阶段多框预测算法(single shot multi-box detector,SSD)的气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear, GIS)多源局放谱图检测算法。首先,分析了多源局放的相位分布局部放电(phase resolve partial discharge, PRPD)谱图特征,搭建GIS实验平台并模拟了4种典型局放缺陷,采集样本数据并采用ACGAN算法进行样本扩充。然后,搭建了SSD网络模型,在特征提取网络中引入了空间与通道注意力机制。最后,利用实验室数据与某220 kV变电站收集的现场数据分别验证所提出算法的有效性。实验结果表明,提出的算法能够有效检测出复杂噪声下PRPD谱图中的多源局放特征,其实验室数据平均检测精度可达97.8%,现场数据平均检测精度可达91.6%。

关键词：多源局放目标检测 PRPD谱图 SSD ACGAN

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基于双模型融合的电缆局部放电模式识别

船舶工程 2022年第12期44卷 115-124页

作者：邹华菁蒋伟沈道义杨俊杰谭杰上海电力大学电子与信息工程学院上海201306 上海格鲁布科技有限公司上海201210 上海电机学院上海201306

由于恶劣多变的海洋环境,电缆局部放电信号采集过程中存在很多未知而又复杂的因素,导致放电类型的识别准确率不高,易发生误识别。针对这一问题,提出一种基于双模型融合的电缆局部放电模式识别方法。分别构建基于残差网络和移动端网络的... 详细信息

由于恶劣多变的海洋环境,电缆局部放电信号采集过程中存在很多未知而又复杂的因素,导致放电类型的识别准确率不高,易发生误识别。针对这一问题,提出一种基于双模型融合的电缆局部放电模式识别方法。分别构建基于残差网络和移动端网络的识别模型,引入D-S证据理论对单一模型的识别结果进行融合。针对证据冲突的情况,引入Hellinger距离改进D-S理论中的权重分配,提高识别准确率与稳定性。试验采用现场采集的局放信号所构成的PRPD图谱数据集进行验证。试验表明,融合后的模型平均识别率为97.22%,召回率为95.59%,双模型融合的各项性能均比单一模型有所提高,有效降低了误识别的发生,提升了识别结果的可信度,可更准确地实现对各类局部放电的模式识别,为海底电缆的稳定运行提供更好地支撑。

关键词：局部放电残差网络深度可分离卷积迁移学习 D-S证据理论模式识别

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基于遗传算法的线性判别分析方法

数据采集与处理 2008年第3期23卷 327-332页

作者：沈道义庞彦伟王雷俞能海中国科学技术大学信息处理中心合肥230027 天津大学电子信息工程学院天津300072

由于线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)算法并不直接以训练误差作为目标函数,所以在Fisher准则不能代表最小训练误差情况下,LDA算法无法找到最优的分类子空间。本文针对这种情况,首先通过分析数据样本分布与LDA投影向量... 详细信息

由于线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)算法并不直接以训练误差作为目标函数,所以在Fisher准则不能代表最小训练误差情况下,LDA算法无法找到最优的分类子空间。本文针对这种情况,首先通过分析数据样本分布与LDA投影向量之间的关系,揭示了LDA投影向量与类间散布矩阵和类内散布矩阵特征值之间存在的关联,并以此提出一种基于遗传算法的LDA算法。该算法以子空间上的训练误差最小为目标,通过遗传算法调整LDA算法中类间矩阵特征值的大小,达到搜索最佳特征子空间的效果。通过模拟数据和真实数据的实验,表明这种方法的分类正确率比现有的线性子空间方法有明显提高。

关键词：线性判别分析特征值子空间遗传算法

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基于ESMD的局部放电信号自适应去噪方法

电瓷避雷器 2023年第5期 120-126页

作者：蒋伟陈浪杨俊杰沈道义易孝波上海电力大学电子与信息工程学院上海201306 上海格鲁布科技有限公司上海201210 珠海市伊特高科技有限公司广东珠海519000

检测电力设备的绝缘缺陷对确保电网安全可靠运行具有重要意义,但电力设备信号易受到现场噪声干扰。因此,抑制局部放电信号背景噪声是准确诊断电气设备绝缘状态的关键问题之一。本研究提出了一种自适应阈值辅助极点对称模态分解(ESMD)的... 详细信息

检测电力设备的绝缘缺陷对确保电网安全可靠运行具有重要意义,但电力设备信号易受到现场噪声干扰。因此,抑制局部放电信号背景噪声是准确诊断电气设备绝缘状态的关键问题之一。本研究提出了一种自适应阈值辅助极点对称模态分解(ESMD)的自适应去噪方法,采用ESMD对局部放电信号进行分解得到一系列模态分量,构建基于相关系数和峭度自适应重构准则,以减小噪声干扰对局部放电特征的影响;针对重构的局部放电信号,引入自适应阈值进一步去除重构信号中的残余噪声,从而实现干扰抑制。本算法分别针对局放仿真信号和现场实测信号进行了去噪实验,结果表明,基于ESMD的自适应去噪算法能够有效抑制噪声干扰,保留局部放电信号特征,波形相似系数接近1,提高了局部放电检测的准确性。

关键词：极点对称模态分解相关系数峭度自适应阈值

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城市资本化经营中存在的问题及对策探索

经济地理 2003年第5期23卷 645-650页

作者：沈道义陈仲伯岳阳市建设局中国湖南岳阳414000 中南大学商学院中国湖南长沙410081

通过对城市经营问题的分析,探索了对城市资源进行资本化经营的一种新的城市管理方式。目的是经营好城市资源,建立多渠道、多层次和多元化建设管理城市的新体制。文中论述了规划效益化、土地配置市场化、设施建设社会化、设施管理企业化... 详细信息

通过对城市经营问题的分析,探索了对城市资源进行资本化经营的一种新的城市管理方式。目的是经营好城市资源,建立多渠道、多层次和多元化建设管理城市的新体制。文中论述了规划效益化、土地配置市场化、设施建设社会化、设施管理企业化、投资主体多元化、城市管理规范化等城市资本化经营的主要策略,并就城市资本化经营中应解决的问题提出了建议。

关键词：城市资本化经营城市资源经营城市城市管理体制规划效益化土地配置市场化投资主体

小城镇带动区域经济发展战略研究──以湖南省为例

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经济地理 1999年第3期19卷 24-30页

作者：陈仲伯沈道义湖南省经济地理研究所

本文以湖南省为例，在分析小城镇发展现状的基础上，论述了小城镇建设与发展的目标构想、规划原则，分析选择了符合本地实际的发展模式，并指出了“小城镇带动战略”的重要意义。

关键词：小城镇发展战略目标原则模式湖南区域经济

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城市资本化经营策略分析

财经理论与实践 2003年第4期24卷 104-109页

作者：陈仲伯沈道义段睿中南大学商学院湖南长沙410083

通过对城市经营背景的分析 ,探索了对城市资源进行资本化经营的一种新的城市管理方式。分析了规划效益化、土地配置市场化、设施建设社会化、设施管理企业化、投资主体多元化、城市管理规范化等城市资本化经营的主要策略。

关键词：城市资本化经营策略城市管理土地配置设施建设投资主体多元化

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基于核邻域保持投影的人脸识别

电子学报 2006年第8期34卷 1542-1544页

作者：庞彦伟俞能海沈道义刘政凯中国科学技术大学电子工程与信息科学系安徽合肥230027

提出了一种有效的非线性子空间学习方法:核邻域保持投影.其主要思想是通过引入线性变换矩阵来近似经典的局部线性嵌入(LLE),然后通过核方法的技巧在高维空间里求解.经过推导,实际的子空间的计算可归结为标准的特征值分解问题而非推广的... 详细信息

提出了一种有效的非线性子空间学习方法:核邻域保持投影.其主要思想是通过引入线性变换矩阵来近似经典的局部线性嵌入(LLE),然后通过核方法的技巧在高维空间里求解.经过推导,实际的子空间的计算可归结为标准的特征值分解问题而非推广的特征值分解问题.在AR人脸数据库上的试验表明该方法是有效的.

关键词：人脸识别子空间学习核方法降维

基于MobileNet的电缆局部放电模式识别方法

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电子设计工程 2023年第21期31卷 93-98页

作者：高鹏刘嘉良栾军沈道义邹华菁青岛海检智能科技有限公司山东青岛266237 上海格鲁布科技有限公司上海201210 上海电力大学电子与信息工程学院上海201306

针对传统方法判别电缆局部放电类型非常耗时,且准确率较低等问题,提出了一种基于MobileNet的电缆局部放电模式识别方法。对电缆高频局部放电带电检测仪器采集到的各类PRPD图谱进行预处理与数据增强,形成图谱库;将预先训练好的MobileNetV... 详细信息

针对传统方法判别电缆局部放电类型非常耗时,且准确率较低等问题,提出了一种基于MobileNet的电缆局部放电模式识别方法。对电缆高频局部放电带电检测仪器采集到的各类PRPD图谱进行预处理与数据增强,形成图谱库;将预先训练好的MobileNetV1模型中的权值迁移到局部放电的新任务中,对模型进行网络结构和权值的微调;对迁移后的新模型进行训练,将训练得到的识别率最高的模型作为测试模型,并对测试集中的PRPD图谱进行测试。实验结果表明,该算法的识别准确率可达96.4%,并有效提升了训练的收敛速率。将该算法应用于基于安卓设备的智能局部放电巡检仪,在实际场景下,能够实现局部放电缺陷类型的快速识别,且识别准确率达到95%以上。

关键词：局部放电深度可分离卷积迁移学习模式识别智能巡检仪