煤矿变电所数显仪表字符识别算法研究

"煤矿变电所数显仪表字符识别研究" 本文主要探讨了煤矿变电所中数显式仪表字符识别的问题，针对当前存在的巡检自动化程度低和识别可靠性差的挑战，提出了一种结合改进遗传算法和支持向量机(SVM)的字符识别算法。在该算法中，采用了Harr-Like特征作为字符识别的基础，这种特征是一种类似Harr小波的图像特征，适用于检测和描述图像中的边缘和形状，对于数字和字母的识别特别有效。 首先，通过改进的遗传算法优化支持向量机的参数，遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，可以搜索到更优的分类器参数。这样做提高了支持向量机的分类性能，使其能够更好地适应复杂的数据分布。 接着，应用主元分析(PCA)进行特征降维处理。PCA是一种统计方法，可以将高维数据转换为一组线性不相关的低维特征，从而减少计算复杂度，同时保留数据的主要信息，这对于大规模特征集的处理尤为关键。 最后，利用支持向量机进行字符识别。SVM是一种监督学习模型，特别适合于小样本和非线性问题，它通过构造最大边距超平面来实现分类，具有良好的泛化能力和鲁棒性。 实验结果表明，这种结合改进遗传算法和支持向量机的字符识别方法在煤矿变电所数显式仪表字符识别上表现出较高的准确性和稳定性，验证了其有效性和可行性。这种方法的引入，有望提升煤矿变电所的自动化水平，降低人工巡检的工作负担，提高电力系统的运行效率和安全性。 此外，文章还提及了非线性负载接入煤矿供电系统时电能质量问题，提出了一种基于静态无功发生器(SVG)的电能质量综合治理方法。该方法利用正交变换理论，对有功和无功电流进行直接闭环控制，能够在谐波和频率变化的环境中准确、快速地检测和控制电网的有功和无功电流，从而达到抑制谐波和补偿无功功率的目的，显著提升了煤矿供电系统的电能质量。 参考文献列举了一些关于煤矿电气控制系统的技术改造、电能质量分析与控制、综合量化评价以及无功补偿等方面的研究，这些工作都为改善煤矿供电系统的性能提供了理论和技术支持。