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基于数学形态学的电力系统灵活调节能力充裕度分析

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中国电力 2024年

作者：章枫樊恒建邓晖房乐周子青李知艺国网浙江省电力有限公司电力科学研究院国网浙江省电力有限公司电力市场仿真实验室国网辽宁省电力有限公司电力调度控制中心浙江大学电气工程学院

随着新能源在电力系统中的占比升高，电力系统的灵活调节需求也随之增加。系统中的灵活性资源是否能够满足调节需求成为了新型电力系统建设过程中亟待解决的问题。基于形态学分解理论，建立了考虑储能特性的电力系统灵活调节能力充裕度... 详细信息

随着新能源在电力系统中的占比升高，电力系统的灵活调节需求也随之增加。系统中的灵活性资源是否能够满足调节需求成为了新型电力系统建设过程中亟待解决的问题。基于形态学分解理论，建立了考虑储能特性的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型；使用两种不同的运算子进行形态学分解，从电力系统净负荷曲线中分解得到了系统灵活调节能力充裕度分解结果；然后对应不同的灵活性调节需求，计算了不同装机容量灵活性资源系统的灵活调节能力充裕度；基于某省电力系统实际运行数据，验证了所提方法的有效性，计算了满足全部系统灵活调节能力充裕度的最小储能装机容量。

关键词：数学形态学灵活调节能力充裕度调节价值

数学形态学和LMD算法下滚动轴承全生命周期故障检测研究

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计算机测量与控制 2024年

作者：严峰军西安思源学院

当滚动轴承在高速旋转时，会产生振动和摩擦，容易引起轴承表面的细微磨损和损伤，且在恶劣的工作环境中，会加剧轴承的磨损和腐蚀，难以区分表面缺陷；为此，对滚动轴承全生命周期故障检测方法进行了研究；根据滚动轴承的故障机理及特... 详细信息

当滚动轴承在高速旋转时，会产生振动和摩擦，容易引起轴承表面的细微磨损和损伤，且在恶劣的工作环境中，会加剧轴承的磨损和腐蚀，难以区分表面缺陷；为此，对滚动轴承全生命周期故障检测方法进行了研究；根据滚动轴承的故障机理及特征，设置滚动轴承故障检测标准，模拟滚动轴承全生命周期工作过程；采集并预处理滚动轴承的表面图像数据和内部振动数据，利用数学形态学基于形状特征提取滚动轴承表面图像的微小特征，通过LMD算法分解复杂信号为多个单一调频和窄带调频分量，提取峭度、频率等关键特征;采用特征匹配的方式，得出滚动轴承故障类型、位置以及故障量的检测结果；通过实验得出结论：优化设计方法的故障类型误检率明显降低，具有良好的故障检测能力。

关键词：数学形态学 LMD算法滚动轴承全生命周期故障检测

数学形态学在图像处理与计算机视觉中的创新应用

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信息记录材料 2024年第6期25卷 89-91页

作者：章鼎中国地质大学〈北京〉数理学院北京100000

深入研究数学形态学在图像处理与计算机视觉领域的创新应用。首先,分析数学形态学基本原理。其次,特别关注形态学运算在目标形状分析、图像分水岭算法中的作用,以及形态学重建在解决图像分割中的低对比度和噪声问题上的创新应用。再次,... 详细信息

深入研究数学形态学在图像处理与计算机视觉领域的创新应用。首先,分析数学形态学基本原理。其次,特别关注形态学运算在目标形状分析、图像分水岭算法中的作用,以及形态学重建在解决图像分割中的低对比度和噪声问题上的创新应用。再次,在特征提取领域,研究形态学特征的定义与提取方法、形态学梯度的应用以及基于形态学的纹理特征描述。最后,通过详细讨论形态学变换在模式匹配、基于形态学的图像分类方法以及数学形态学在人脸识别中的创新应用,展示数学形态学在图像处理与计算机视觉中的前沿研究和实际应用的广泛潜力。

关键词：数学形态学图像处理计算机视觉对象识别特征提取

基于数学形态学的苹果自动采集识别与定位算法研究

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安阳师范学院学报 2024年第2期26卷 19-23页

作者：周倩皖江工学院基础部安徽马鞍山243000

苹果自动采集识别与定位是智能采摘苹果机器人的核心技术。针对传统图像自动识别与定位算法存在的图像分割孔洞明显、噪声大的问题,提出基于数学形态学的苹果自动采集识别与定位算法。苹果图像由单目视觉传感器获取,并对获取的图像进行... 详细信息

苹果自动采集识别与定位是智能采摘苹果机器人的核心技术。针对传统图像自动识别与定位算法存在的图像分割孔洞明显、噪声大的问题,提出基于数学形态学的苹果自动采集识别与定位算法。苹果图像由单目视觉传感器获取,并对获取的图像进行数学形态学处理实现苹果图像的最大连通。通过获取的最大连通区域测算苹果质心位置,并将质心和单目视觉传感器的光轴相连接。由连线和垂直方向以及水平方向的夹角来计算苹果的空间位置,实现对苹果的自动识别与定位。将提出的算法应用于实验中,结果表明其可以有效滤除苹果图像的噪声,填补图像空洞,保留图像的边缘信息,有效提升了图像的识别准确率。

关键词：数学形态学图像降噪智能采摘识别定位苹果自动采集

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基于数学形态学的服装设计创新方法

上海服饰 2024年第04期 50-52页

作者：吴敏江苏省如皋第一中等专业学校

随着设计领域不断发展，数学形态学作为一种跨学科的理论方法，在服装设计中的应用逐渐受到关注。传统的服装设计方法主要依赖设计师的直观判断和审美经验，而数学形态学则为服装设计提供了更为客观、科学的设计思路和创新手段。本文首... 详细信息

随着设计领域不断发展，数学形态学作为一种跨学科的理论方法，在服装设计中的应用逐渐受到关注。传统的服装设计方法主要依赖设计师的直观判断和审美经验，而数学形态学则为服装设计提供了更为客观、科学的设计思路和创新手段。本文首先概述了数学形态学的基本概念和原理，并分析了数学形态学在服装设计中的应用现状。然后构建了一种基于数学形态学的服装设计创新方法，该方法包括形态分析、优化与重构等关键步骤。通过实证研究和案例分析，验证了该方法的实用性和效果。通过该方法的应用，设计师能更加科学、客观地分析形态要素，实现设计的创新和优化。同时，也希望能为数学形态学在服装设计领域的进一步应用提供理论和实践指导。

关键词：数学形态学服装设计学科交融

数学形态学辅助下基于光谱指数的作物冠层组分分类

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农业工程学报 2022年第7期38卷 163-170页

作者：张羽杨涛马吉锋黄宇郑恒彪程涛田永超朱艳姚霞南京农业大学国家信息农业工程技术中心/江苏省信息农业重点实验室/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/智慧农业教育部工程研究中心/现代作物生产省部共建协同创新中心南京210095

近地遥感常被用于获取作物冠层组分信息,但在提取叶片反射率时常受到土壤背景、穗和阴影效应的影响。为准确分类并提取作物冠层组分信息,该研究通过分析小麦冠层各组分(光照/阴影叶片、土壤、穗)的光谱及纹理差异,提出了一种光谱指数与... 详细信息

近地遥感常被用于获取作物冠层组分信息,但在提取叶片反射率时常受到土壤背景、穗和阴影效应的影响。为准确分类并提取作物冠层组分信息,该研究通过分析小麦冠层各组分(光照/阴影叶片、土壤、穗)的光谱及纹理差异,提出了一种光谱指数与数学形态学结合的作物冠层组分分类方法,探讨不同生育时期的最佳冠层组分分类方法,并定量分析不同组分的归一化光谱指数与小麦叶片氮含量的关系。结果表明:光谱指数法能较好地区分小麦抽穗前的不同冠层组分,而抽穗期的分类效果易受麦穗影响;光谱指数与数学形态学结合的分类方法能较好地消除麦穗对光照/阴影叶片提取的干扰(总体分类精度为97.80%,Kappa系数为0.97,运行时间3.87 min),该方法的分类精度及运行效率均优于传统分类方法(迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm, ISODATA)和最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE));而且,基于光照和阴影叶片的归一化光谱指数对叶片氮含量最敏感。研究结果可为其他作物冠层组分分类和精准农业中农学参数的定量反演提供技术参考。

关键词：冠层组分光谱指数数学形态学高光谱影像光照叶片阴影叶片

舰船辐射噪声广义多尺度数学形态学特征提取与应用研究

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振动与冲击 2022年第4期41卷 21-28,100页

作者：郭政赵梅胡长青倪俊帅中国科学院声学研究所东海研究站上海201815 中国科学院大学北京100049

为稳定提取复杂水声环境下舰船辐射噪声的有效特征,在数学形态学方法的基础上提出一种广义多尺度数学形态腐蚀谱熵(generalized multiscale pattern erosion spectrum entropy, GMPESE)的舰船辐射噪声非线性特征提取方法。通过对千岛湖... 详细信息

为稳定提取复杂水声环境下舰船辐射噪声的有效特征,在数学形态学方法的基础上提出一种广义多尺度数学形态腐蚀谱熵(generalized multiscale pattern erosion spectrum entropy, GMPESE)的舰船辐射噪声非线性特征提取方法。通过对千岛湖及东海实测舰船辐射噪声处理,验证了不同环境下该特征提取方法的可行性,分析了相关参数选取对特征区分度的影响,并比较了该特征提取方法与多尺度熵(multiscale sample entropy, MSE)特征的识别性能。数据处理结果表明,综合比较运算耗时、提取稳定的特征所需信号时长及复杂环境下目标识别准确率,GMPESE特征提取方法具有更大的优势。

关键词：舰船辐射噪声特征提取数学形态学非线性

基于广义S变换与数学形态学的局部放电窄带干扰抑制方法

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电网技术 2023年第3期47卷 1299-1307页

作者：饶显杰徐忠林龙林李珏潇杨小兵杨永鹏苟杨冯阳周凯国网四川省电力公司成都供电公司四川省成都市610041 四川大学电气工程学院四川省成都市610065

针对高压电力设备局部放电信号受周期性窄带干扰影响大的问题,提出了一种基于广义S变换与数学形态学的局部放电窄带干扰抑制方法。该方法可以从染噪局部放电(partial discharge,PD)信号中分离出原始PD信号和窄带干扰信号的时频谱图,从... 详细信息

针对高压电力设备局部放电信号受周期性窄带干扰影响大的问题,提出了一种基于广义S变换与数学形态学的局部放电窄带干扰抑制方法。该方法可以从染噪局部放电(partial discharge,PD)信号中分离出原始PD信号和窄带干扰信号的时频谱图,从而在时频域内准确辨识出窄带干扰和原始PD信号,避免强能量的窄带干扰掩盖原始PD信号时频特征的问题。再利用总体最小二乘不变旋转矢量技术准确估计窄带干扰的特征参数,以抑制染噪PD信号中窄带干扰。对仿真和实测PD信号开展窄带干扰的抑制测试,测试结果表明:该文所提方法可以有效分离出染噪PD信号时频谱图中窄带干扰和PD信号,提高了时频分析的准确率;同时相比于传统的快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)算法谱最小熵解卷积滤波法和自适应奇异值分解法,该文方法能够有效抑制小幅值的窄带干扰,具备更好的窄带干扰抑制效果,以恢复局放信号的波形特征。

关键词：局部放电信号窄带干扰抑制时频谱图广义S变换数学形态学

基于深度学习和数学形态学的经济欠发达地区农村住房智能识别研究

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热带地理 2023年第2期43卷 179-189页

作者：劳春华林燕慧广东工业大学管理学院广州510520

中国大部分农村住房处于一种无规划的自发性建设状态。这种无序扩张是对土地资源的严重浪费,尤其是耕地资源,因此需要通过对农村住房监测来规范农房建设,同时保护耕地资源。而中国目前的农村住房监测手段主要以全国土地调查人工巡查为主... 详细信息

中国大部分农村住房处于一种无规划的自发性建设状态。这种无序扩张是对土地资源的严重浪费,尤其是耕地资源,因此需要通过对农村住房监测来规范农房建设,同时保护耕地资源。而中国目前的农村住房监测手段主要以全国土地调查人工巡查为主,该方法收集到的信息缺乏实时性和可靠性。针对该问题,文章提出一个基于深度学习和数学形态学的经济欠发达地区农村住房智能识别模型,该模型基于高分辨率遥感影像数据和PaddlePaddle框架,创新性地引入数学形态学的膨胀腐蚀方法,并与MobileNetV2进行松散耦合,其在农村住房识别监测中的平均精度达到84.5%,且具有一定的泛化性。与ResNet34模型进行对比,该模型平均识别精度比ResNet34模型高10.6%,对地类边界的提取效果更精细,对农村住房轮廓的识别效果更好。

关键词：深度学习 MobileNetV2 农村住房数学形态学高分辨率遥感影像智能识别