简介:摘要气体绝缘电器(GasInsulatedSwitchgear,GIS)的局部放电(PartialDischarge,PD)模式识别问题中,传统方法多为专家依据经验设计特征,具有一定的盲目性。深度学习可以自动挖掘数据的特征表示,但是需要大规模训练数据。密集连接网络(DenselyConnectedConvolutionalNetworks,DenseNet)的特征复用可以充分利用网络低、中、高层的特征信息,同时有效减少冗余特征,更符合本文小规模数据应用。因此,针对超高频信号的模式识别问题,本文提出将超高频信号数据转化为局部放电灰度图,利用密集连接网络自适应抽取放电灰度图的特征进行局部放电模式识别的方法。实验结果表明,本文方法比传统方法和AlexNet具有更高的准确性。
简介:摘要近些年来,我国城市人员密集场所数量不断增多,其也发展成为城市地标性的建筑,为人们带来了许多便利,有效提高了人们的生活质量。然而,伴随此类建筑数量的不断增多,也使得其火灾事故频繁发生,这逐渐成为人们重点关注的问题。由于人员密集场所的结构比较复杂,其中的人员与物品相对比较密集,因此其中存在许多安全隐患,一旦发生火灾事故也会加大扑救难度,加大了人员疏散难度。所以,为了更好地确保人员密集场所的使用安全,那么就必须要充分做好消防安全管理工作。本文首先分析了当前在人员密集场所消防安全管理工作中存在的问题,并且提出有效的应对措施,希望可以全面提升人员密集场所的消防安全管理水平。
简介:摘要随着我国城市建设规模的不断加大,城市电网建设也在快速的发展着,输电网与城市环境相互协调性的要求越来越高,需要不断地加强城市电网的自身建设,而用于线路建设中的征地和搬迁赔偿以获得架空线路的使用的费用,也在不断地增长。鉴于此,本文就城市密集型110kV架空输电线路设计情况展开了论述,以供参阅。
简介:摘要随着经济的快速发展,城市人口急剧增长,公共交通行业得到了快速的发展,现在化的车站、地铁站、机场等交通设施迅速出现在各个城市中,为方便旅客高效快捷的运输,这些区域也大量加装了电梯这一快速便捷的运输工具。在大大方便了立体交通,给广大行人、旅客提供了极大方便的同时,电梯安全事故也呈现多发之势,如北京地铁动物园站自动扶梯倒溜事故,湖北荆州安良百货商场电梯“吃人”事故等。为此电梯使用安全逐步成为了社会关注的焦点。自动扶梯及自动人行道是电梯的一种,多安装于车站、地铁、机场、商场等人员密集场所,具有不用长时间等待、连续快速运送大量人员的优点。由于自动扶梯运送人员量大,所以一旦发生问题,造成事故,伤及人员多,造成影响大。电梯使用单位是电梯安全管理的主体部门,对电梯的使用安全负有主体责任,一旦电梯在使用中发生事故,将会给旅客带来人身及财产损失,同时也给使用单位造成严重的经济及名誉损失。所以确保电梯使用安全越来越受到电梯使用单位的高度重视。