基于点云阵列的电力电缆对铁路信号电缆干扰预警监测方法

    公开(公告)号:CN118980868B

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202410933820.X

    申请日:2024-07-12

    Abstract: 本发明提供的一种基于点云阵列的电力电缆对铁路信号电缆干扰预警监测方法,属于电力电缆技术领域,包括设置若干采样点,采集采样点所在位置的电缆间距和影响电流,计算感应电压,并根据采样时是否有列车经过将采集到的数据分为两组;将采集到的两组数据分别以电缆间距为x轴,以影响电流为y轴,以感应电压为z轴,建立三维坐标系,将每组采样数据对应的数据标记在三维坐标系中,一组形成动态点云阵列,另一组形成静态点云阵列;将点云阵列进行拟合,得到对应的拟合曲面;将两组拟合曲面放置在同一坐标系中进行对比,判断是否存在隐患特征,若出现隐患特征,则告警。该方法可以动态判断电力电缆对于信号电缆的影响,准确把握安全隐患情况。

    基于YOLOv8n的输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢检测方法

    公开(公告)号:CN119027366A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202410915155.1

    申请日:2024-07-09

    Applicant: 三峡大学

    Inventor: 王爽 李亚威 唐波

    Abstract: 基于YOLOv8n的输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢检测方法,包括以下步骤:步骤1:收集输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢巡检图像制作数据集,将数据集划分为训练集、验证集和测试集,并通过数据增强进行数据集的扩充;步骤2:对原始YOLOv8n算法进行改进,构建输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢检测模型;步骤3:使用训练集对模型进行训练,使用训练后的模型对待检测的巡检图像进行检测,比较改进前后YOLOv8n算法的实验结果。实验结果表明改进后YOLOv8n算法检测精度明显提高,并且模型参数量明显下降,具有更优越的检测性能。

    一种基于感应电流的电力电缆故障判别方法

    公开(公告)号:CN118980970A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202410932953.5

    申请日:2024-07-12

    Abstract: 本发明提供的一种基于感应电流的电力电缆故障判别方法,属于电力电缆故障预测技术领域,包括当电力电缆发生短路故障时,对新发生短路故障时运行状态进行数据记录,将对运行状态的记录数据添加至历史上发生的短路故障时运行状态的记录数据中,并获取电缆感应电流值;判断电缆短路的原因,包括单相接地短路故障和两相接地短路故障;若电缆短路的原因为单相接地短路故障,则电力系统继续工作,若电缆短路的原因为两相接地短路故障,则电力系统控制断路器进行跳闸动作;根据历史上多次对发生短路故障时运行状态进行记录的数据,对电缆是否容易发生短路故障进行预测。该方法能够准确找出短路故障的原因,能够对电力电缆是否容易发生短路故障进行预测。

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