基于物聯(lián)網(wǎng)的輸電線路檢測方案
設(shè)有兩類D維訓(xùn)練樣本xk(k=1,2,……,n)其中n1個樣本來自wi類型,n2個樣本來自wi類型,n=n1+n2。兩個類型的訓(xùn)練樣本分別構(gòu)成訓(xùn)練樣本的子集X1和X2。令,yk為向量xk通過變換w得到的標(biāo)量,它是一維的。實際上,對于給定的w,yk就是判決函數(shù)的值。各類在D維特征空間里的樣本均值向量為:
映射后,兩類的平均值之間的距離越大越好,而各類的樣本類內(nèi)離散度越小越好。因此,定義Fisher準(zhǔn)則函數(shù)為:
使JF最大的解w*就是最佳解向量,也就是Fisher的線性判別式。
在輸電線路上布置無線通信的IOT以采集輸電線路溫度、線路的振幅和頻率、風(fēng)速、線路張力。在冬季采集數(shù)據(jù)將需要除冰和不需要除冰兩種狀態(tài)下各個物理量的數(shù)值存儲建立訓(xùn)練集。
7 結(jié)論
提出了基于物聯(lián)網(wǎng)的輸電線路現(xiàn)場監(jiān)測預(yù)警方案。利用物聯(lián)網(wǎng)低功耗、低成本、多傳感器、無線通信的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合當(dāng)前輸電線路監(jiān)測面臨的具體問題,提出了系統(tǒng)的硬件平臺的選擇以及預(yù)警判別算法。該監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)方案可以根據(jù)當(dāng)?shù)鼐唧w的環(huán)境特點(diǎn)建立訓(xùn)練集,從而建立具有高可靠性的判別函數(shù),進(jìn)行有效的監(jiān)控預(yù)警。
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