基于深度学习的发电厂设备智能巡检系统设计

范厚良

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基于深度学习的发电厂设备智能巡检系统设计

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以往使用的传统人工巡检方法、无人机巡检方法缺少对关键设备的图像特征分析,导致巡检效果较差,在该情况下,提出了基于深度学习的发电厂设备智能巡检系统设计。其特点在于机器人通过服务器控制系统智能巡检,同时配备RFID读卡器,可识别电子标签数据信号,使用变磁阻式转速传感器,在线圈中检测故障位置的磁阻变化。采用深度学习方法,分析巡检原理,确定关键设备图像特征,并设计机器人巡检流程。由实验结果可知,该系统与预期执行效果一致,为用户提供了安全的巡检设备。

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来源
《电子设计工程》 |2022年第1期|108-111|共5页
作者
范厚良;
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作者单位

江苏大唐国际吕四港发电有限责任公司;

江苏南通226200;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计;
关键词
深度学习; 发电厂设备; 智能巡检; 机器人控制;

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