典型文献
基于云边协同的高压电缆智能监测与状态预测系统
文献摘要：
为了实现在线监测系统对高压电缆状态实时响应和对其短时运行状态做出预测,减少因电缆故障而导致的生产安全事故.提出了云边协同计算环境下的高压电缆智能监测与状态预测系统,基于云边协同电缆监测数据处理机制对海量监测数据在线实时分析和批量处理,同时依据高压电缆监测数据流的时序特性和变化趋势,通过基于LSTM神经网络的滚动预测方法提取数据特征,对电缆短时间特征状态进行预测,实现电缆状态的实时精准预知.实验结果表明,系统实现对高压电缆进行实时监测,并通过动态处理历史电缆监测数据,精准预测出其短时运行状态,对高压电缆安全运行具有重要的实际意义.
文献关键词：
高压电缆;实时响应;云边协同;滚动预测
中图分类号：
作者姓名：
陈自国;刘泽朝;张传江;雷雨;李敬兆
作者机构：
安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001;淮北矿业(集团)有限责任公司机电装备部,安徽淮北235000
文献出处：
引用格式：
[1]陈自国;刘泽朝;张传江;雷雨;李敬兆-.基于云边协同的高压电缆智能监测与状态预测系统)[J].佳木斯大学学报（自然科学版）,2022(06):17-21
A类：
B类：
云边协同,高压电缆,智能监测,状态预测,预测系统,在线监测系统,实时响应,时运,电缆故障,生产安全事故,协同计算,计算环境,电缆监测,监测数据处理,处理机制,实时分析,批量处理,数据流,时序特性,滚动预测,提取数据,数据特征,时间特征,征状,预知,系统实现,动态处理,精准预测,预测出,实际意义
AB值：
0.330961
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