激光超声盆式绝缘子缺陷检测仪的评判电路及评判方法

    公开(公告)号:CN111458673B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202010472506.8

    申请日:2020-05-29

    IPC分类号: G01R35/00

    摘要: 本发明公开了一种激光超声盆式绝缘子缺陷检测仪的评判电路及评判方法,解决了如何对现场使用的激光超声盆式绝缘子缺陷检测仪进行质量评判的问题。无局放励磁变压器(2)的高压输出端与200kV电抗器(3)的低压端连接,200kV电抗器的高压端通过无晕导线(4)分别与200kV分压器(5)的首端和气体绝缘组合电器(6)的出线套管(7)连接,出线套管与试验绝缘盆子(8)通过内部导电杆连接,加压绝缘盆子(9)通过无晕导电杆(10)与耦合电容器(11)的首端连接,在试验绝缘盆子(8)上设置有薄膜光声换能器(18),在薄膜光声换能器的外侧设置有激光超声盆式绝缘子缺陷检测仪(17)。保证GIS设备稳定可靠运行。

    一种基于改进图像块分类算法的BP神经网络图像压缩方法

    公开(公告)号:CN112004092A

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202010635602.X

    申请日:2020-07-04

    摘要: 本发明涉及现代通信网络图像数据压缩技术,具体是一种基于改进图像块分类算法的BP神经网络图像压缩方法。本发明解决了现有通信网络图像数据压缩技术压缩性能较差的问题。一种基于改进图像块分类算法的BP神经网络图像压缩方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤1:计算出各个图像块的均方误差SMSE和整幅图像的均方误差FIMSE;步骤2:将图像块划分成三种图像子块;步骤3:对分类后的图像子块归一化处理;步骤4:训练BP神经网络得到压缩数据集即完成图像数据编码过程;步骤5:对步骤2分类的图像子块分别进行不同程度压缩;步骤6:进行解码图像重建。本发明适用于现代通信网络环境复杂、特殊和恶劣工程领域的复杂图像识别与特征分析。

    激光超声盆式绝缘子缺陷检测仪的评判电路及评判方法

    公开(公告)号:CN111458673A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010472506.8

    申请日:2020-05-29

    IPC分类号: G01R35/00

    摘要: 本发明公开了一种激光超声盆式绝缘子缺陷检测仪的评判电路及评判方法,解决了如何对现场使用的激光超声盆式绝缘子缺陷检测仪进行质量评判的问题。无局放励磁变压器(2)的高压输出端与200kV电抗器(3)的低压端连接,200kV电抗器的高压端通过无晕导线(4)分别与200kV分压器(5)的首端和气体绝缘组合电器(6)的出线套管(7)连接,出线套管与试验绝缘盆子(8)通过内部导电杆连接,加压绝缘盆子(9)通过无晕导电杆(10)与耦合电容器(11)的首端连接,在试验绝缘盆子(8)上设置有薄膜光声换能器(18),在薄膜光声换能器的外侧设置有激光超声盆式绝缘子缺陷检测仪(17)。保证GIS设备稳定可靠运行。