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公开(公告)号:CN107329054A
公开(公告)日:2017-11-07
申请号:CN201710546252.8
申请日:2017-07-06
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
CPC classification number: G01R31/1254 , G01R31/1218 , G01R31/1263
Abstract: 本发明公开了一种用于气体绝缘全封闭组合电器绝缘缺陷检测的复合传感器,包括:盖板,其轴向方向上具有第一端面和第二端面;特高频传感器,其设于所述第二端面上;荧光光纤,其螺旋盘绕地设于所述特高频传感器的端面所在的平面内;特高频传感器接头,其设于所述第一端面上,并与所述特高频传感器连接;光纤接头,其设于所述第一端面上,并与所述荧光光纤连接。本发明所述的复合传感器既具有特高频传感器,又设有荧光光纤,具备同时检测特高频信号和光信号的能力,并且检测灵敏度高,检测结果可靠性好。
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公开(公告)号:CN107247223A
公开(公告)日:2017-10-13
申请号:CN201710429021.9
申请日:2017-06-08
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
CPC classification number: G01R31/1254 , G01R31/1218
Abstract: 本发明公开了一种用于气体绝缘开关设备的绝缘缺陷检测的内置式光电一体化传感器,包括:主盖板,其轴向方向上具有第一端面和第二端面;特高频传感器,其设于所述第二端面上;接头,其设于第一端面上,所述特高频传感器与所述接头连接;光学探头,其设于所述主盖板上,其中所述光学探头包括连接组件和柱状的导光棒,其中所述连接组件具有第一端和第二端,所述第一端与主盖板的第一端面连接,所述连接组件的第二端设有用于与光纤连接的光纤接口,所述导光棒具有近端和远端,所述导光棒的近端设于连接组件内,所述光纤接口与导光棒的近端之间具有导光孔。该传感器既适合局部放电进行特高频法检测,也可以进行光学检测。
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公开(公告)号:CN107179489A
公开(公告)日:2017-09-19
申请号:CN201710428448.7
申请日:2017-06-08
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
CPC classification number: G01R31/1218
Abstract: 本发明公开了用于气体绝缘开关设备局部放电检测的内置式光学探头,其包括:连接组件,其一端用于与待检测的气体绝缘开关设备连接,其另一端具有用于与光纤连接的光纤接口;柱状的导光棒,其在轴向方向上具有第一端和第二端,所述第一端用于置于待检测的气体绝缘开关设备内,所述第二端设于所述连接组件内,所述第二端与光纤接口之间设有导光孔,所述第一端的端部开设有倒锥形的凹槽。该内置式光学探头解决了光信号传感的问题,其通过检测光信号来检测气体绝缘开关设备内部可能存在的局部放电现象,检测的灵敏度高,检测结果可靠,抗干扰性能强。
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公开(公告)号:CN107247223B
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN201710429021.9
申请日:2017-06-08
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种用于气体绝缘开关设备的绝缘缺陷检测的内置式光电一体化传感器,包括:主盖板,其轴向方向上具有第一端面和第二端面;特高频传感器,其设于所述第二端面上;接头,其设于第一端面上,所述特高频传感器与所述接头连接;光学探头,其设于所述主盖板上,其中所述光学探头包括连接组件和柱状的导光棒,其中所述连接组件具有第一端和第二端,所述第一端与主盖板的第一端面连接,所述连接组件的第二端设有用于与光纤连接的光纤接口,所述导光棒具有近端和远端,所述导光棒的近端设于连接组件内,所述光纤接口与导光棒的近端之间具有导光孔。该传感器既适合局部放电进行特高频法检测,也可以进行光学检测。
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公开(公告)号:CN207007996U
公开(公告)日:2018-02-13
申请号:CN201720812577.1
申请日:2017-07-06
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本实用新型公开了一种用于气体绝缘全封闭组合电器绝缘缺陷检测的复合传感器,包括:盖板,其轴向方向上具有第一端面和第二端面;特高频传感器,其设于所述第二端面上;荧光光纤,其螺旋盘绕地设于所述特高频传感器的端面所在的平面内;特高频传感器接头,其设于所述第一端面上,并与所述特高频传感器连接;光纤接头,其设于所述第一端面上,并与所述荧光光纤连接。本实用新型所述的复合传感器既具有特高频传感器,又设有荧光光纤,具备同时检测特高频信号和光信号的能力,并且检测灵敏度高,检测结果可靠性好。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号:CN207007991U
公开(公告)日:2018-02-13
申请号:CN201720661971.X
申请日:2017-06-08
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本实用新型公开了用于气体绝缘开关设备局部放电检测的内置式光学探头,其包括:连接组件,其一端用于与待检测的气体绝缘开关设备连接,其另一端具有用于与光纤连接的光纤接口;柱状的导光棒,其在轴向方向上具有第一端和第二端,所述第一端用于置于待检测的气体绝缘开关设备内,所述第二端设于所述连接组件内,所述第二端与光纤接口之间设有导光孔,所述第一端的端部开设有倒锥形的凹槽。该内置式光学探头解决了光信号传感的问题,其通过检测光信号来检测气体绝缘开关设备内部可能存在的局部放电现象,检测的灵敏度高,检测结果可靠,抗干扰性能强。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号:CN207301238U
公开(公告)日:2018-05-01
申请号:CN201720662483.0
申请日:2017-06-08
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本实用新型公开了一种用于气体绝缘开关设备的绝缘缺陷检测的内置式光电一体化传感器,包括:主盖板,其轴向方向上具有第一端面和第二端面;特高频传感器,其设于所述第二端面上;接头,其设于第一端面上,所述特高频传感器与所述接头连接;光学探头,其设于所述主盖板上,其中所述光学探头包括连接组件和柱状的导光棒,其中所述连接组件具有第一端和第二端,所述第一端与主盖板的第一端面连接,所述连接组件的第二端设有用于与光纤连接的光纤接口,所述导光棒具有近端和远端,所述导光棒的近端设于连接组件内,所述光纤接口与导光棒的近端之间具有导光孔。该传感器既适合局部放电进行特高频法检测,也可以进行光学检测。
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公开(公告)号:CN110334948A
公开(公告)日:2019-10-15
申请号:CN201910602681.1
申请日:2019-07-05
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于特征量预测的电力设备局部放电严重程度评估方法,其包括训练步骤和评估步骤,其中:训练步骤包括:(1)收集电力设备的案例PRPS图谱数据;(2)对收集的案例PRPS图谱数据进行预处理;(3)采用自编码器提取的案例PRPS图谱数据的局部放电特征向量;(4)构建门控循环单元模块,输入局部放电特征向量以对其进行训练,以使其输出预测局部放电特征向量;(5)构建基于卷积神经网络的故障二分类模块,采用预测局部放电特征向量作为输入以对其进行训练,以使其基于预测局部放电特征向量所表征的故障概率值而输出该预测局部放电特征向量是否表征电力设备故障的判断。
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公开(公告)号:CN110334865A
公开(公告)日:2019-10-15
申请号:CN201910602682.6
申请日:2019-07-05
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力设备故障率预测方法,其包括训练步骤和预测步骤,其中,训练步骤包括:(1)收集电力设备的案例PRPS图谱;(2)对收集的案例PRPS图谱数据进行预处理;(3)构建第一卷积神经网络模块,并对第一卷积神经网络模块进行训练,以使其输出为案例PRPS图谱数据对应的缺陷类型;(4)基于缺陷类型构建各个缺陷类型的数据集;(5)对应各个缺陷类型分别构建各自的故障二分类子模块,其中每一个故障二分类子模块均基于第二卷积神经网络模块而构建;训练第二卷积神经网络,以使各故障二分类子模块基于案例PRPS图谱数据所得到发生故障的概率值,而输出电力设备是否发生故障的判断。
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公开(公告)号:CN110008964A
公开(公告)日:2019-07-12
申请号:CN201910241551.X
申请日:2019-03-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种高效的异源图像的角点特征提取与描述方法,对于特征相似度较低的异源图像,先采用FAST方法提取图像中的结构性特征较为显著的角点,再采用PIIFD特征描述符考虑异源图像的梯度翻转效应,对角点特征进行统一的描述。本发明技术解决方案简单,鲁棒性高,实用性强,不易受图像品质的影响,能克服异源图像特征差异较大、特征较为模糊、图像噪声干扰较大等问题,可以很好地解决目前主要特征提取方法在处理异源图像时特征提取准确率低、特征显著性低、计算复杂度高、可靠性差的问题。
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