47、基于模式识别的变电站智能监控与污水处理自动化系统解析

基于模式识别的变电站智能监控与污水处理自动化系统解析

基于模式识别的变电站智能监控系统

在变电站监控领域，模式识别技术发挥着重要作用。首先，在神经网络方面，BP网络是常用的方法，但它容易陷入局部最小值，导致训练失败。为解决这一问题，提出了一种优化方法，即在传统BP算法基础上，提出改进的BP学习算法。该算法需要对学习步长进行动态调整，以避免传统学习中学习过慢和反复震荡等问题。实验表明，这种改进算法能在一定程度上降低网络复杂度，且收敛速度比传统算法更快。其权重修正公式为：
[
W_{ij}(t + 1) = W_{ij}(t) + \eta\delta_{pj}O_{ji}(t) + \alpha[W_{ij}(t) - W_{ij}(t - 1)]
]
其中，(\eta) 是学习因子，(O_{pj}) 是单元 (j) 的实际输出。

在变电站的模式识别应用中，主要有以下几个方面：
1. 信号状态识别
- 基于直方图颜色特征值的方法 ：通过提取颜色信号的特征值来识别变电站中信号灯的红、绿、黄三种状态，但需要对现场进行大量统计以获得正确结果。
- 模板匹配法 ：先获取信号灯的标准样本，将其与变电站视频图像中的指定区域进行比较，找到匹配值最高的样本，从而反映信号灯的状态。
2. 七段数字仪表识别 ：对图像进行灰度转换、阈值处理、中值滤波和膨胀等预处理，然后将其分割成字符，通过判断相应段落中的黑色像素来识别七段数字值。
3. 指针仪表识别