System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种近电作业监测预警方法及相关装置制造方法及图纸_技高网

一种近电作业监测预警方法及相关装置制造方法及图纸

技术编号:40879223 阅读:7 留言:0更新日期:2024-04-08 16:49
本申请提出一种近电作业监测预警方法,通过神经网络近电作业预警模型,根据近电作业现场的电磁辐射数据,即能够实时对近电作业现场的安全情况进行预警,且经过训练的神经网络近电作业预警模型,能够提高预测的准确性。其中,训练神经网络近电作业预警模型时采用的数据对,是电磁辐射数据和对应的特征值组成的,获取特征值时,需要对频域数据进行频谱分析转化,提取与工频电场幅值线性相关的特征值,采用电磁辐射频谱分析技术,能够准确、可靠地监测近电作业环境中的电磁辐射,通过提取特征值,能够准确地对辐射水平和频谱分布进行准确评估。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于一种监测预警方法,具体涉及一种近电作业监测预警方法及相关装置


技术介绍

1、近电作业是指在电力、石化、航天等行业中进行的与带电设备或强电场接近的作业,存在较高的安全风险。为了保障近电作业人员的安全,需要进行实时监测和预警。现有的近电作业监测和预警技术,主要采用电场和磁场传感器进行监测,存在准确性和实时性不足的问题。


技术实现思路

1、本申请的目的在于解决现有技术中的问题,提供一种近电作业监测预警方法及相关装置。

2、为了实现上述目的,本申请采用以下技术方案予以实现:

3、第一方面,本申请提出一种近电作业监测预警方法,包括:

4、构建神经网络近电作业预警模型,所述神经网络近电作业预警模型的输入为电磁辐射数据,输出为与工频电场幅值线性相关的特征值;

5、获取近电作业现场的电磁辐射数据;

6、将近电作业现场的电磁辐射数据输入至神经网络近电作业预警模型,得到与工频电场幅值线性相关的特征值;

7、对所述特征值与对应阈值进行比较,并在超出阈值时进行预警;

8、所述神经网络近电作业预警模型通过以下方法训练:

9、采集近电作业现场的电磁辐射数据;

10、将电磁辐射数据转化为频域数据;

11、从频域数据中提取与工频电场幅值线性相关的特征值;

12、以电磁辐射数据和对应的所述特征值组成的数据对,对神经网络近电作业预警模型进行训练。

13、进一步地,所述将电磁辐射数据转化为频域数据,包括:

14、对电磁辐射数据依次进行电流/电压转换、差分放大和滤波处理后,提供至数字信号处理电路,数字信号处理电路通过傅里叶变换,将电磁辐射数据的时域信号转换为频域信号。

15、进一步地,所述从频域数据中提取与工频电场幅值线性相关的特征值,包括:

16、对所述频域数据进行高通滤波处理后,通过正交相关献策法进行解调,再经过带通滤波处理,得到与工频电场幅值线性相关的特征值。

17、进一步地,所述获取近电作业现场的电磁辐射数据,包括:

18、通过电场传感器或者磁场传感器获取近电作业现场的电磁辐射数据。

19、进一步地,所述进行预警,包括:

20、通过声音、光线或无线通信的方式进行预警。

21、第二方面,本申请提出一种近电作业监测预警系统,包括:

22、构建模块,用于构建神经网络近电作业预警模型,所述神经网络近电作业预警模型的输入为电磁辐射数据,输出为与工频电场幅值线性相关的特征值;

23、数据获取模块,用于获取近电作业现场的电磁辐射数据;

24、特征值模块,用于将近电作业现场的电磁辐射数据输入至神经网络近电作业预警模型,得到与工频电场幅值线性相关的特征值;

25、预警模块,用于对所述特征值与对应阈值进行比较,并在超出阈值时进行预警;

26、模型训练模块,用于通过以下方法对神经网络近电作业预警模型进行训练:

27、采集近电作业现场的电磁辐射数据;

28、将电磁辐射数据转化为频域数据;

29、从频域数据中提取与工频电场幅值线性相关的特征值;

30、以电磁辐射数据和对应的所述特征值组成的数据对,对神经网络近电作业预警模型进行训练。

31、进一步地,所述模型训练模块包括采集模块、转化模块、频谱分析模块和训练子模块;

32、所述采集模块,用于采集近电作业现场的电磁辐射数据;

33、所述转化模块,用于将电磁辐射数据转化为频域数据;

34、所述频谱分析模块,用于从频域数据中提取与工频电场幅值线性相关的特征值;

35、所述训练子模块,用于以电磁辐射数据和对应的所述特征值组成的数据对,对神经网络近电作业预警模型进行训练。

36、进一步地,还包括监控模块;

37、所述监控模块,用于对近电作业现场进行视频监控。

38、第三方面,本申请提出一种电子设备,包括:

39、存储器,用于存储计算机程序;

40、处理器,用于执行所述计算机程序时实现上述近电作业监测预警方法的步骤。

41、第四方面,本申请提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述近电作业监测预警方法的步骤。

42、与现有技术相比,本申请具有以下有益效果:

43、本申请提出一种近电作业监测预警方法,通过神经网络近电作业预警模型,根据近电作业现场的电磁辐射数据,即能够实时对近电作业现场的安全情况进行预警,且经过训练的神经网络近电作业预警模型,能够提高预测的准确性。其中,训练神经网络近电作业预警模型时采用的数据对,是电磁辐射数据和对应的特征值组成的,获取特征值时,需要对频域数据进行频谱分析转化,提取与工频电场幅值线性相关的特征值,采用电磁辐射频谱分析技术,能够准确、可靠地监测近电作业环境中的电磁辐射,通过提取特征值,能够准确地对辐射水平和频谱分布进行评估。本申请的预警方法能够实时监测近电作业现场辐射情况,并及时发出预警,提醒近电作业人员注意安全。另外,能够适用于各种不同的作业场景,只要能够获取作业现场的电磁辐射数据即可,使用灵活,便于推广应用。

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【技术保护点】

1.一种近电作业监测预警方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述一种近电作业监测预警方法,其特征在于,所述将电磁辐射数据转化为频域数据,包括:

3.根据权利要求1所述一种近电作业监测预警方法,其特征在于,所述从频域数据中提取与工频电场幅值线性相关的特征值,包括:

4.根据权利要求1所述一种近电作业监测预警方法,其特征在于,所述获取近电作业现场的电磁辐射数据,包括:

5.根据权利要求1所述一种近电作业监测预警方法,其特征在于,所述进行预警,包括:

6.一种近电作业监测预警系统,其特征在于,包括:

7.根据权利要求6所述一种近电作业监测预警系统,其特征在于,所述模型训练模块包括采集模块、转化模块、频谱分析模块和训练子模块;

8.根据权利要求7所述一种近电作业监测预警系统,其特征在于,还包括监控模块;

9.一种电子设备,其特征在于,包括:

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述近电作业监测预警方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种近电作业监测预警方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述一种近电作业监测预警方法,其特征在于,所述将电磁辐射数据转化为频域数据,包括:

3.根据权利要求1所述一种近电作业监测预警方法,其特征在于,所述从频域数据中提取与工频电场幅值线性相关的特征值,包括:

4.根据权利要求1所述一种近电作业监测预警方法,其特征在于,所述获取近电作业现场的电磁辐射数据,包括:

5.根据权利要求1所述一种近电作业监测预警方法,其特征在于,所述进行预警,包括:

【专利技术属性】
技术研发人员:肖斌周亚傲江明余林于永川彭飞胡春华周威陈新圣周孝法孙博洋张雷
申请(专利权)人:国网上海市电力公司
类型:发明
国别省市:

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