基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对电力设备运行过程中监测数据库管理分析能力落后、监测数据管理欠妥的问题,本文设计了一种新型的监测数据库管理分析系统,并设计出基于ARM Cortex-M0微处理器的硬件监测电路,通过压电传感器和电流振荡传感器实现系统对电力设备运行状态自动信息采集,构建出t-SNE算法模型.实验结果表明,本研究系统的准确度高达98%,运行耗能相对较低(在5%左右),可视化效果较好,动态监测预警能力较强.
推荐文章
Harris角点检测在电力设备状态监测中的应用
harris角点检测
电力设备
状态监测
图像处理
基于 DM 的电力设备运行状态监控系统设计
状态监控
智能分析
实时数据
JSP
基于深度学习的电力设备智能运行方式的研究
电力市场
深度学习
BP神经网络算法模型
随机矩阵理论模型
决策树分类算法
电力设备安全隐患排查方法分析
电力设备
安全隐患
排查方法
人为因素
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 电力设备运行中监测数据库信息分析方法
来源期刊 单片机与嵌入式系统应用 学科 工学
关键词 电力设备 动态可视化 t-SNE算法 数据库管理
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 应用天地|APPLICATION NOTES
研究方向 页码范围 75-78
页数 4页 分类号 TN46
字数 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2022(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
电力设备
动态可视化
t-SNE算法
数据库管理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
单片机与嵌入式系统应用
月刊
1009-623X
11-4530/V
大16开
北京海淀区学院路37号《单片机与嵌入式系统应用》杂志社
2-765
2001
chi
出版文献量(篇)
7244
总下载数(次)
21
总被引数(次)
40339
论文1v1指导