手车触头状态识别方法和装置

    公开(公告)号:CN113052837B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202110438299.9

    申请日:2021-04-22

    摘要: 本发明披露了高压开关柜领域的一种手车触头状态识别方法,包括:获取螺柱区域图像和铜排区域图像;在螺柱区域图像和铜排区域图像中获取螺柱形状图像以及螺柱和铜排图像;在螺柱和铜排图像中以直线段检测算法获取螺柱的侧面形状、铜排的侧面形状及螺柱侧面到铜排侧面的直线段距离;将螺柱形状、螺柱侧面到铜排侧面的直线段距离参数和参照数据进行对比,判断当前时间铜排接头处螺柱安装状态。本发明披露的技术以达到面向电力设备公司在安装阶段对高压开关柜安装的全程监测,尤其是对于母线铜排手车接触点紧固程度的自动化识别,无需繁杂信息输入等操作达到对高压开关柜手车接触螺柱紧固程度的高自动化、高精度的目的。

    手车触头状态识别方法和装置

    公开(公告)号:CN113052837A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110438299.9

    申请日:2021-04-22

    摘要: 本发明披露了高压开关柜领域的一种手车触头状态识别方法,包括:获取螺柱区域图像和铜排区域图像;在螺柱区域图像和铜排区域图像中获取螺柱形状图像以及螺柱和铜排距离位置图像;在螺柱和铜排距离位置图像中以直线段检测算法获取螺柱的侧面形状、铜排的侧面形状及螺柱侧面到铜排侧面的直线段距离;将螺柱形状、螺柱侧面到铜排侧面的直线段距离参数和参照数据进行对比,判断当前时间铜排接头处螺柱安装状态。本发明披露的技术以达到面向电力设备公司在安装阶段对高压开关柜安装的全程监测,尤其是对于母线铜排手车接触点紧固程度的自动化识别,无需繁杂信息输入等操作达到对高压开关柜手车接触螺柱紧固程度的高自动化、高精度的目的。

    一种带电作业培训模拟装置及其实现方法

    公开(公告)号:CN116504109A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202210052355.X

    申请日:2022-01-18

    IPC分类号: G09B9/00

    摘要: 本发明公开了一种带电作业培训模拟装置及其实现方法。它包括固定支架、头盔、在水平和垂直方向实现720度旋转的旋转轮盘、轮盘驱动器、轮盘腰间固定装置、实时采集作业人员在旋转轮盘上姿态的第一高清摄像头、可进行3D播放的计算机,所述的轮盘驱动器、轮盘腰间固定装置和第一高清摄像头均安装在固定支架上,所述的旋转轮盘安装在轮盘驱动器上,所述的第一高清摄像头、头盔、轮盘驱动器、轮盘腰间固定装置均与计算机连接,所述的旋转轮盘与轮盘驱动器连接。本发明的有益效果是:大大提高了人员的培训效率,加大了培训时候人员对培训内容的乐趣,从而有效降低了现场作业的安全风险。

    一种智能化一二次融合成套环网柜

    公开(公告)号:CN111431058A

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN202010279974.3

    申请日:2020-04-10

    IPC分类号: H02B1/36 H02B1/052

    摘要: 本发明公开了一种智能化一二次融合成套环网柜,包括底座和固定于底座上的主体柜,所述主体柜内部滑动连接有安装架,安装架内固定有若干个主体元件;所述主体柜的两侧下部内壁上滑动连接有若干个主体架,主体柜的两侧上部内壁上滑动连接有若干个辅助架,安装架的外表面转动连接有若干个滑轮,安装架通过滑轮与主体架的配合以及滑轮与辅助架的配合进行滑动连接;所述安装架的两侧内部靠近主体元件的一面各固定有至少一个风扇,安装架的两侧内部远离主体元件的一面且对应风扇的位置设有过滤板。本发明的环网柜便于维修和便于联合使用。

    一种基于改进的模糊支持向量机的故障分类方法

    公开(公告)号:CN106203500B

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201610530554.1

    申请日:2016-06-30

    IPC分类号: G06K9/62 G01R31/08 G01R31/327

    摘要: 本发明公开了一种基于改进的模糊支持向量机的故障分类方法,该方法包括:获取开关柜的样本数据,通过引入松弛因子对所述样本数据建立优化模型,计算所述优化模型的超球面的最小半径;以所述超球面的最小半径为超球面边界,利用分段半降正态云模型计算超球面边界内外的样本数据的隶属度;将开关柜的样本数据、故障分类标志以及所述隶属度构成故障类型的样本集,利用所述故障类型的样本集获得改进FSVM的最优分段函数;利用改进FSVM的最优分段函数建立改进FSVM的分类器,将所述样本数据依次通过所述改进FSVM的分类器,获得每个样本数据的故障类型。该方法实现提升开关柜故障分类的效果。