一种输电线路微振动自取能装置

    公开(公告)号:CN118249675A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410209495.2

    申请日:2024-02-26

    Abstract: 本发明公开了一种输电线路微振动自取能装置,包括上壳体和下壳体,设置于下壳体内部的集成电路板和第一弹簧,以及设置于第一弹簧上的压电片,还包括,辅助机构,包括设置于下壳体内部的横块,设置于横块上的第一置物槽和第二置物槽,设置于第一置物槽内部的移动部,设置于移动部上的传动部,设置于传动部上的随动部;插接机构,包括设置于横块上的腔室、滑槽和第一贯穿口,设置于滑槽内部的对接部,设置于对接部上的限制部,以及设置于移动部上的插接部;锁定机构,包括设置于上壳体上的第一插口,设置于下壳体上的第二插口。通过辅助机构、插接机构和锁定机构的设置,可以方便工作人员快速识别下壳体的内部是否有压电片。

    一种基于图像-文本融合绝缘子缺陷评估方法及系统

    公开(公告)号:CN118351049A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410212025.1

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像‑文本融合绝缘子缺陷评估方法及系统,方法包括:获取先前图像和当前图像,得到差分图像,进行多尺度特征提取与融合,获取原始图像;对判别文本和原始图像进行预处理,获取预测框;将预处理后的原始图像与判别文本特征输入双流跨模态模型进行预训练,建立预训练模型;优化调整预训练模型参数,根据测试集图像和问题文本获取绝缘子缺陷评估结果。本发明与现有的工程监测方法相比,弥补了需要人为操作的缺点,不但节约了人力物力,而且具备了更好的评估效果;能够将尺度相差较大的先前图像与差分图像的特征提取更充分,大幅度提升了差分图像上的绝缘子缺陷检测的性能,为电力行业迎接未来的挑战提供强有力的支持。

    一种多模态数据协同的输电杆塔腐蚀程度检测方法及系统

    公开(公告)号:CN118330045A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410212023.2

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 本发明公开了采集杆塔超声波信号,预处理后利用小波包分析提取特征,判断腐蚀程度;利用反向传播神经网络学习超声波信号中的频谱能量特征,采用L‑M算法优化权值,根据超声波信号衰减特性,获取波速和传播时间确定腐蚀位置;提取图像特征,构建卷积神经网络模型进行训练,利用卷积神经网络模型对输电杆塔腐蚀图像进行识别;对经过处理后的超声波信号和图像数据进行融合处理,判别输电杆塔的腐蚀程度并及时预警。本发明方法结合了超声波检测和图像分析,能够判断输电杆塔腐蚀程度类型,使得维护人员能够了解腐蚀问题的发生,能够迅速采取行动,采取必要的维护措施,提高了对输电线路腐蚀情况的综合监测能力。

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