基于神经网络的电力输电线故障诊断技术研究

随着电力系统的复杂性增加,传统的故障诊断方法已无法满足高效和准确的需求。神经网络是一种先进的机器学习技术,因其强大的特征学习和模式识别能力,在电力输电线的故障诊断领域显示出巨大潜力。文章详细探讨基于神经网络的电力输电线故障诊断技术,包括神经网络的架构选择与优化、特征工程与数据处理、训练策略与参数调优以及性能评估与验证,并通过技术应用测试验证所提方法的有效性。

钢丝绳张力监测方法研究

钢丝绳是现代施工必备的吊装工具,广泛运用于电力、矿业、交通等各个行业。在使用过程中,当钢丝绳长期承受过力载荷时极易发生断线风险,导致严重事故,因此需要对钢丝绳受力情况进行监测,及时发现过力情况,防止断线的发生。本文分析了利用拉力传感器和压力传感器监测钢丝绳张力的方法,并对其优缺点进行了总结分析,为相关技术的优化和监测装置性能提升提供了指导。

输电线路巡检机器人的导航与视觉识别系统分析

阐述基于计算机视觉的输电线路巡检机器人导航与识别系统,它在定位技术中以GPS+惯性导航系统为基础,在视觉导航技术中以SLAM算法为基础,在识别技术中以目标检测和缺陷识别技术为基础。