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赵凯

作品数:9 被引量:92H指数:3
供职机构:华北电力大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金北京市自然科学基金河北省自然科学基金更多>>
相关领域:电气工程自动化与计算机技术动力工程及工程热物理更多>>

文献类型

  • 3篇学位论文
  • 2篇期刊文章
  • 2篇会议论文
  • 1篇专利

领域

  • 5篇电气工程
  • 2篇动力工程及工...
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇谐波
  • 3篇间谐波
  • 2篇软测量
  • 2篇网络
  • 2篇小波
  • 2篇小波变换
  • 2篇傅立叶变换
  • 2篇波变换
  • 1篇电力
  • 1篇电力系统
  • 1篇电力系统间谐...
  • 1篇电能
  • 1篇电能质量
  • 1篇多尺度
  • 1篇多尺度特征
  • 1篇多分辨
  • 1篇多分辨率
  • 1篇多分辨率分析
  • 1篇循环变流器
  • 1篇烟气

机构

  • 8篇华北电力大学
  • 1篇北京邮电大学

作者

  • 8篇赵凯
  • 3篇杨淑英
  • 2篇赵振兵
  • 2篇张珂
  • 1篇丁巧林
  • 1篇王均华
  • 1篇马占宇

传媒

  • 2篇中国高等学校...
  • 1篇电力系统及其...
  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 2篇2021
  • 1篇2017
  • 1篇2012
  • 1篇2007
  • 3篇2006
9 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
谐波和闪变检测的一种混合方法
由于大容量非线性装置的间歇运行,电力网中电压、电流波形通常受到谐波、闪变的污染。基于快速傅立叶变换(FFT)的方法被广泛应用于谐波和闪变测量。由于频率分辨率和范围的不同,谐波和闪变需要分别测量。连续小波变换(CWT)应用...
赵凯杨淑英
关键词:谐波污染闪变测量间谐波
文献传递
基于小波变换和傅立叶变换的间谐波分析与检测
应用离散傅立叶变换(DFT)检测间谐波,Fourier变换窗口宽度的选择直接影响到测量的准确性。而交流信号通常含有噪声,使得DFT检测精度进一步降低。小波变换的多分辨率分析(MRA)可以将原信号分解成若干的子频带(概貌和...
赵凯杨淑英王均华
关键词:间谐波检测循环变流器傅立叶变换小波变换多分辨率分析
文献传递
火电机组热工参数软测量与燃烧优化研究
随着集散控制系统在电力行业的普遍推广,电站大都积累了大量的生产运行数据,数据背后蕴涵着丰富的知识,通过对历史数据的分析可以得到改善或优化电站系统运行的知识或手段,为发电厂的运行、检修和事故处理提供决策依据,基于数据分析的...
赵凯
关键词:NOX排放火电机组热工参数燃烧优化烟气含氧量
文献传递
基于支持向量机的磨煤机一次风量软测量方法研究
曾有人说:“谁征服了传感器,谁就征服了世界。”可见工业时代测量是多么重要。然而随着被测量的增多,使得有些被测量的状态不能以现有的测量技术和硬件仪表进行准确的测量,必须找到另外的途径解决这一问题。因此软测量技术一经提出便受...
赵凯
关键词:软测量支持向量机磨煤机
文献传递
基于FTA法的变压器故障分析被引量:13
2007年
针对引起变压器故障的原因,采用FTA法,对大型电力变压器的各种故障进行分析,并对变压器各分系统的故障原因进行了统计计算。分析表明,变压器线圈的故障率和故障概率为最大,分接开关的故障率也较高。将FTA法应用于电力变压器可靠度分析,结果显示,变压器的工作可靠度可从0.6提高到0.9,平均无故障率时间可从25年提高到30年以上。研究结论可为大型电力变压器的设计、制造和检修提供理论依据。
杨淑英赵凯
关键词:变压器故障树故障树分析
一种基于无锚网络的实时金具检测方法
本发明实施例公开了一种基于无锚网络的实时金具检测方法,包括步骤:构建金具数据集,得到不同类型、不同尺度的金具图像;选取无锚网络CenterNet作为基础模型,改进MobileNetV3作为主干网络,减少网络参数的同时提取...
张珂赵凯赵振兵
文献传递
图像分类的深度卷积神经网络模型综述被引量:71
2021年
图像分类是计算机视觉中的一项重要任务,传统的图像分类方法具有一定的局限性。随着人工智能技术的发展,深度学习技术越来越成熟,利用深度卷积神经网络对图像进行分类成为研究热点,图像分类的深度卷积神经网络结构越来越多样,其性能远远好于传统的图像分类方法。本文立足于图像分类的深度卷积神经网络模型结构,根据模型发展和模型优化的历程,将深度卷积神经网络分为经典深度卷积神经网络模型、注意力机制深度卷积神经网络模型、轻量级深度卷积神经网络模型和神经网络架构搜索模型等4类,并对各类深度卷积神经网络模型结构的构造方法和特点进行了全面综述,对各类分类模型的性能进行了对比与分析。虽然深度卷积神经网络模型的结构设计越来越精妙,模型优化的方法越来越强大,图像分类准确率在不断刷新的同时,模型的参数量也在逐渐降低,训练和推理速度不断加快。然而深度卷积神经网络模型仍有一定的局限性,本文给出了存在的问题和未来可能的研究方向,即深度卷积神经网络模型主要以有监督学习方式进行图像分类,受到数据集质量和规模的限制,无监督式学习和半监督学习方式的深度卷积神经网络模型将是未来的重点研究方向之一;深度卷积神经网络模型的速度和资源消耗仍不尽人意,应用于移动式设备具有一定的挑战性;模型的优化方法以及衡量模型优劣的度量方法有待深入研究;人工设计深度卷积神经网络结构耗时耗力,神经架构搜索方法将是未来深度卷积神经网络模型设计的发展方向。
张珂冯晓晗郭玉荣苏昱坤赵凯赵振兵马占宇丁巧林
电力系统间谐波分析与检测方法的研究
电力系统间谐波是非整数倍基波频率的谐波信号。间谐波会使感应电动机产生噪声和振动,引起电压闪变差等,使电能质量恶化,因此准确检测间谐波的参数对于电力系统具有十分重要的意义。利用快速傅立叶变换(FFT)分析间谐波,在非同步采...
赵凯
关键词:电能质量间谐波傅立叶变换小波变换
文献传递
共1页<1>
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