适用于输电线缆的旋转切削除冰机器人及其控制方法

    公开(公告)号:CN119582090A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202510043495.4

    申请日:2025-01-10

    Abstract: 本发明涉及线缆除冰技术领域,尤其涉及一种适用于输电线缆的旋转切削除冰机器人及其控制方法,包括行走机构、辅助行走组件、无人机吊挂组件、夹持调心组件、旋转切削组件和第一摄像头,本申请可通过无人机吊挂的方式完成线缆挂载,作业方式更加灵活,通过辅助行走组件对线缆上初始位置的覆冰施加折弯力使覆冰掉落,实现线缆初始位置除冰的效果,通过夹持调心组件将线缆导向夹紧,使得线缆中心与旋转切削组件的运动中心重合,进而提高旋转切削精度,而且防止刀刃对线缆造成触碰损坏,利用旋转切削组件旋转切削冰层,保证覆冰完全去除,提高覆冰去除效果,通过第一摄像头对覆冰厚度进行实时识别,然后根据覆冰厚度进行动态调速,提高智能化程度。

    基于Mamba的图像模糊分类以及覆冰预测方法、系统和存储介质

    公开(公告)号:CN119540599A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411362226.6

    申请日:2024-09-27

    Abstract: 本发明涉及图像模糊分类和电网安全监测技术领域,尤其是一种基于Mamba的图像模糊分类以及覆冰预测方法、系统和存储介质。本发明提出的图像模糊分类模型包括顺序连接的:Stem‑P网络和4个Mamba‑E网络;Stem‑P网络的输入即为基础模型的输入,最后一个Mamba‑E网络的输出即为基础模型的输出;Stem‑P网络包括顺序连接的卷积层、池化层、线性层和非线性特征网络;Mamba‑E网络包括顺序连接的第一层归一化网络、第一多层感知机、第二层归一化网络、Mamba网络、第一维度叠加单元、第三层归一化网络、第二多层感知器和第二维度叠加单元;本发明提出的基于Mamba的图像模糊分类模型的训练方法,利用Stem‑P网络对输入图像进行池化和线性处理,实现了对图像隐藏特征的显性处理,利于后续Mamba‑E网络对图像数据信息进行特征捕获,从而提高图像模糊程度识别效率和精度。另外,本发明提出的覆冰预测方法,结合图像模糊程度分类结果和测雨雷达反射率预测降雨量情况,可实现对监测区域覆冰程度的预测,从而实现对覆冰的提前预警。而图像模糊程度分类只需要将远程采集的可视化图像输入模型进行识别即可,测雨雷达反射率则由气象局的气象雷达在线提供,结合简单的输入数据,便可快速得到精确的覆冰程度预测结果,适用性非常广泛。

    一种基于无人机自动挂拆的线缆除冰装置及除冰方法

    公开(公告)号:CN119448111A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202510037628.7

    申请日:2025-01-10

    Abstract: 本发明涉及线缆除冰技术领域,具体公开了一种基于无人机自动挂拆的线缆除冰装置及除冰方法,包括机架、行走机构、除冰机构、联动机构、自锁机构和平衡机构,本申请可配合无人机进行上下线作业,作业方式更加灵活;通过自锁机构实现了吊挂过程的开锁进线以及除冰过程的防坠落保护;通过间距调节组件可将两个履带式除冰组件调整成八字型结构夹紧覆冰线缆,边行走边将线缆的覆冰碾压破碎,配合两个履带式除冰组件一端八字形的挤压作用,使覆冰快速从线缆上脱落;通过联动机构使行走机构与除冰机构可以共享履带式除冰组件的动力输出端的动力输出,节省了驱动装置的数量;通过平衡机构调整重心,行走过程中稳定性更好。

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