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公开(公告)号：CN119492569A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411697058.6
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司超高压公司
Inventor： 李成林 , 孙志周 , 张峰 , 王海磊 , 周大洲 , 吕学宾 , 李晨昊 , 司金保 , 白金辉 , 丁晶 , 董祥宁 , 田智勇 , 代海涛 , 吕楠 , 侯林源 , 李路 , 张伟 , 程宏霞
Abstract: 本发明属于电力机器人技术领域。提供了一种变压器油样采集柔性对接装置、油样采集机器人及方法，包括：装置本体与解锁机构，装置本体包括：关节轴承安装座、关节轴承挡圈、调整轴、机械臂连接件、液压管路接头、柔性弹簧、关节轴承和接头连接件；调整轴穿过关节轴承内圈，调整轴的轴肩紧压在关节轴承端面上，关节轴承挡圈同轴固定在关节轴承安装座上，关节轴承的外圈被关节轴承挡圈压紧在关节轴承安装座上，柔性弹簧安装在关节轴承挡圈和调整轴之间形成的环形空间内，接头连接件与所述解锁机构连接；本发明实现了与取油箱或者取油装置的出油口的柔性对接，解决了现有刚性对接方式带来的安全隐患，通过解锁机构实现了对接装置的闭锁与解锁。
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公开(公告)号：CN119672412A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411722760.3
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于混联模型的电力异常识别方法、装置、设备及介质，该基于混联模型的电力异常识别方法包括：获取待识别的电力异常图像，并将电力异常图像输入至预先训练的混联电力异常识别模型；通过第一异常识别模型和第二异常识别模型，分别电力异常图像进行第一图像特征提取和第二图像特征提取，生成第一图像特征和第二图像特征；针对第一图像特征和第二图像特征，进行特征对齐；基于电力设备所发生异常的异常等级信息，针对特征对齐后的第一图像特征和第二图像特征，进行特征融合生成融合异常特征，并对融合异常特征进行识别，输出电力异常图像的异常类型。通过上述技术方案，提高了模型的识别精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117245586A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311390420.0
申请日：2023-10-24
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于扳手制造技术领域，提供了一种防卡死的套筒扳手机器人，其方案为：套筒本体，所述套筒本体内设置活动顶轴和多个卡爪组件；所述活动顶轴底部设置活动顶轴复位弹簧，所述活动顶轴复位弹簧可随活动顶轴的前后移动而往复伸缩；每个卡爪组件包括卡爪、滚动轴承和转轴，所述滚动轴承通过转轴固定在卡爪上，活动顶轴的锥斜面与滚动轴承相接触，通过滚动轴承和斜锥面的相互作用，带动滚动轴承同步上下移动以实现卡爪组件的夹紧和松开。本发明采用斜面+滚轮的仿凸轮机构，不易因反作用力过大而产生自锁或卡死，同时还能承受较大的斜面压力，这样在大扭矩作用下就可以有效避免套筒卡死的现象发生。
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公开(公告)号：CN115718492A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211460568.2
申请日：2022-11-17
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于综合管廊巡检的足式机器人自主导航方法及系统，包括：获取综合管廊三维点云信息，并对三维点云信息进行预处理；将预处理后的三维点云信息分割为N个平面，分别对N个平面求取法向量；基于求得的法向量，采用粒子滤波算法，实时检测管廊的延伸方向；控制巡检机器人沿着管廊的延伸方向运动，实现巡检机器人的无全局地图自主导航。本发明通过粒子滤波算法实时检测管廊的延伸方向，巡检机器人导航不再依赖于GPS和预先建立的地图，解决了重复场景带来的绝对定位精度低的问题。
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公开(公告)号：CN114614395A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210229594.8
申请日：2022-03-09
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: H02G1/02
Abstract: 本发明属于高压线路检修工具领域，提供了一种线路防震锤复位工具、作业机器人及复位方法。其中，该线路防震锤复位工具包括导向部、驱动部、紧固部和转接部；所述紧固部安装在驱动部的一端，所述转接部安装在驱动部的另一端，所述转接部用于连接驱动部与作业机器人；所述驱动部与导向部相连，用于将导向部卡设在防震锤上，使得防震锤沿线路移动，直至目标位置使得导向部从防震锤脱出；所述紧固部用于在导向部从防震锤脱出后对防震锤螺栓进行紧固，以完成防震锤的复位作业。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114614395B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210229594.8
申请日：2022-03-09
Applicant: 国网智能科技股份有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: H02G1/02
Abstract: 本发明属于高压线路检修工具领域，提供了一种线路防震锤复位工具、作业机器人及复位方法。其中，该线路防震锤复位工具包括导向部、驱动部、紧固部和转接部；所述紧固部安装在驱动部的一端，所述转接部安装在驱动部的另一端，所述转接部用于连接驱动部与作业机器人；所述驱动部与导向部相连，用于将导向部卡设在防震锤上，使得防震锤沿线路移动，直至目标位置使得导向部从防震锤脱出；所述紧固部用于在导向部从防震锤脱出后对防震锤螺栓进行紧固，以完成防震锤的复位作业。
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公开(公告)号：CN114594701A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011400200.8
申请日：2020-12-04
Applicant: 国网山东省电力公司检修公司 , 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种变电站消防机器人控制系统及机器人，包括单片机模块，所述单片机模块连接有电源模块、SWD调试模块、RS232通信模块、驱动模块、LoRa通信模块和CAN总线接口模块，电源模块为单片机模块提供电力能源，所述SWD调试模块为主控系统的调试提供接口，所述RS232通信模块支持RS232通信协议，为单片机模块与上位机提供通信通道，所述驱动模块根据单片机模块的控制指令驱动机器人行走机构动作，所述LoRa通信模块为单片机模块提供无线通信接口；所述CAN总线接口模块为机器人上搭载的各传感器提供总线接口。本公开能够实现变电站消防机器人远距离遥控控制，进而与其他灭火设备联合动作。
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公开(公告)号：CN110940316A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911253565.X
申请日：2019-12-09
Applicant: 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司检修公司 , 国网智能科技股份有限公司
IPC: G01C11/00
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下变电站消防机器人的导航方法及系统，包括：将建立的变电站三维视觉模型和三维激光模型进行配准融合，得到新的三维模型；在站内多个供水点位置布设无线AP设备，构建变电站内的无线网络；根据无线AP设备在新的三维模型中的坐标位置，计算消防机器人相对于无线AP的第一坐标位置；确定消防机器人在新的三维模型中的第二坐标位置，将第一坐标位置与第二坐标位置进行比对，确定机器人目前的坐标是否正确。
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公开(公告)号：CN117746025A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311791940.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 山东大学 , 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V30/148 , G06V30/146 , G06V30/19 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种变电站设备指针式仪表的示数识别方法及系统，该方法包括：获取变电站巡检机器人拍摄的变电站设备指针式仪表图像；基于SE‑YOLO目标检测模型，提取仪表表盘图像；基于改进的关键点检测模型，获取仪表表盘图像中仪表表盘四个顶点和表盘中指针起点与终点的位置坐标，再结合透视变换，对仪表表盘图像进行图像校正；基于SegFormer模型，对校正后的仪表表盘图像进行图像分割，分割得到仪表指针、长刻度线和仪表数字的区域；采用模板匹配法识别仪表数字，根据识别的仪表数字对长刻度线进行赋值，并通过基于距离的方法计算出仪表的示数。本发明能够实现对变电站设备多种类型的指针式仪表示数的精确识别与读取。
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公开(公告)号：CN113723536B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202111026201.5
申请日：2021-09-02
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Inventor： 刘广秀 , 王万国 , 李振宇 , 许荣浩 , 王振利 , 徐康 , 刘晗 , 王勇 , 张斌 , 郭锐 , 孙志周 , 张旭 , 张志 , 张伟 , 王琦 , 郭修宵 , 刘丕玉
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/086 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供了一种电力巡检目标识别方法及系统，获取电力巡检历史图像数据，形成训练样本集；选择深度学习模型对训练样本集进行目标识别训练，获取训练模型组；准备目标检测测试样本，根据电力巡检目标识别需求，选取模型中每类目标的置信度、模型代数进行模型选定目标函数，作为遗传算法适应度函数；运用每个检测模型进行测试样本测试，以模型与每类目标置信度作为变量，对适应度函数进行迭代求解，求取目标函数最大值，确定各训练模型组中的最优解；利用确定的所述最优解所对应的深度学习模型及其参数，作为业务场景实际应用的目标识别模型，利用该模型对电力巡检图像数据进行现场目标识别工作。
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