高精度多路绝缘检测装置设计

文中讨论电力系统中直流供电线路的绝缘监测，漏电流（或绝缘电阻）的检测原理与检测方法，提出了一种双回路供电线路绝缘检测的方法。最后，给出了一种高精度多路绝缘检测装置的功能设计，讨论了本装置软硬件设计。     

基于多源感知的开关柜绝缘缺陷检测技术

绝缘故障在电气设备故障中占很大比例,在缺陷潜伏阶段将其检测并消除是防止故障发生的重要策略.绝缘缺陷通常伴随温升或局部放电现象,因此可将其作为判断设备绝缘状态的重要依据.红外光电传感器可检测设备的温度,紫外光电传感器可检测设备局放产生的紫外脉冲信号.以开关柜内电缆终端缺陷为例,构建了一个红外和紫外光电传感同步采集装置,基...     

基于平面电容传感器的复合材料缺陷检测研究

为实现利用平面电容传感器直接测得的电容值对碳纤维增强复合材料（CFRP）缺陷的表征,本文基于电容边缘效应,在有限元仿真软件COMSOL中构建平面电容传感器,分析电极参数对其性能的影响并进行优化,灵敏度提高2%~52%,穿透深度可达到4.13mm。当传感器的面积一定时,研究感应电极的最优长宽比,并拟合得出传感器电极长度与面积之间的线性关系。在单电极直流激励的情况下,改变缺陷大小,检测感应电极的电容值变化。结果表明随着缺陷大小的增加,感应电极的电容值会随之减小,利用拟合曲线可以实现对CFRP缺陷的量化评估,其相关系数达到0.996以上。     

基于L1正则化反演的电压行波高精度检测方法

针对电压行波传感器二次侧故障行波信号不能真实反映电网一次行波波形特征的问题,提出了一种基于L1正则化反演的电压行波高精度检测方法。首先,分析了行波传感器的非理想传变特性,揭示了一、二次行波信号的波形差异性。在此基础上,提出利用小波包变换对观测信号进行多尺度分解,并对各频段信号分别进行反演的方法,从而减小由行波传感器引起的畸变误差。其次,在反演模型中引入L1正则化约束对模型进行稀疏性刻画,使反演结果更能体现真实故障波形特征。最后,利用快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm, FISTA)进行迭代求解,将各分量的反演波形线性叠加,实现故障行波信号的精确还原。仿真和实验结果表明：与直接反演相比,所提方法能够实现故障行波在时域和频域上的高精度真实测量,在微弱故障和噪声环境下也能获得较为精确的反演结果,具有一定的工程应用价值。     

基于改进YOLOv7的实时输电导线缺陷检测方法

输电导线是电力系统中重要的组成部分,输电导线缺陷将影响电力系统运行。因此提出了基于改进YOLOv7算法的输电导线缺陷检测方法。首先,提出了一种自动扩充数据集的方法,可以使用少量图片建立输电导线缺陷数据集;其次,提出了一种轻量化自注意力主干网络,对YOLOv7的主干网络进行替换,并使用BiFPN进行特征融合。实验结果表明：所提出的改进后的YOLOv7算法将精准度从原本89.4%提升到97.5%;同时,算法将检测速度提升了约60.49%,FPS从原有的52.36帧提升至84.03帧,可以做到对输电线路的实时检测,降低了输电导线缺陷的误检漏检率,提升了检测速度,提高了巡检效率。     

多股导线的股线防滑分析

当导线发生弯曲时 ,将使股线内、外侧产生较大的轴力差 ,过大的轴力差将导致股线发生滑移。股线一旦发生滑移 ,必将引发股线间出现松弛 ,加剧股线间磨损 ,影响导电性能 ,缩短导线寿命。研究股线所受径向压力 ,建立相邻层间股线相对滑移的判别条件 ,对于防止导线内部因滑移而产生的松弛具有一定的参考价值。     

基于深度学习的高精度晶圆缺陷检测方法研究

为了解决半导体制造领域缺陷检测中出现的检测效率低、错误率高、结果不稳定、成像精度低下导致无法精确地检测出不同种类的缺陷等问题,本文利用定制的CCD工业相机搭配高倍率的光学显微镜采集晶圆表面的扫描图像,结合改进的YOLOv4算法,实现了基于深度学习的高精度晶圆缺陷检测方法。实验表明,对于碳化硅晶圆缺陷,提出的方法模型可以识别各种复杂条件下的不同种类缺陷,具有良好的鲁棒性。对缺陷的平均识别精度达到99.24%,相较于YOLOv4-Tiny和原YOLOv4分别提升10.08%和1.92%。对缺陷的平均每图识别时间达到0.028 3 s,相较于基于Halcon软件方法和OpenCV模板匹配方法分别提升93.42%和90.52%,优于其他常规的晶圆缺陷检测方法,已实现在自主设计的验证系统和应用平台上稳定运行。     

高精度管线测量机器人多传感器集成方法

针对现有地下管道探测方法适用性差、易受环境干扰、测量精度低等问题,提出了一种基于管道测量小车,多传感器数据融合的高精度管线测量机器人集成方案。系统以管道测量小车为平台,FPGA为控制核心,挂载惯性测量单元、里程测算单元,通过实时测量管道小车的姿态信息,同时融合里程数据及起止位置坐标推算地下管道的埋深、走向等信息。测试结果表明,本系统的适用性好、抗干扰性强,实现了对地下管道三维航迹参数的实时测量,以及测量数据的同步传输和存储;数据解算达到了95 m横向重复性±40 mm,高程重复性优于±20 mm的高精度曲线测量指标。     

基于AI的输电线路导线断散股缺陷检测方法

针对现有方法对输电线路导线断散股缺陷检测时存在的缺陷检测准确率较低的问题,提出了基于AI技术的 输电线路导线断散股缺陷检测方法.首先对所采集的输电线路导线图像进行降噪和增强等处理;然后利用LBG算法 完成K-means算法的优化,应用改进后的算法对导线图像进行分割提取;最后采用AI技术中的卷积神经网络算法, 实现对输电线路导线断散股缺陷的检测.实验结果表明,采用所提方法对导线断散股检测时,其检测准确率均高于 ９５％,优于对比方法,具有一定应用价值.     

碳纤维复合芯导线损伤检测

针对碳纤维复合芯导线抗剪切强度低、易劈裂,其损伤无法用肉眼识别,易造成断线事故的问题,探讨利用超声波和红外线对碳纤维复合芯棒损伤进行检测的可行性,实际测试结果证明,利用超声检测短距离碳纤维复合芯棒的缺陷是可行的.     

光纤布里渊传感器在电力系统光缆监测中的应用探讨

分析了温度和应力给电力系统光缆带来的故障隐患,给出了利用光纤布里渊散射进行温度和应变分布同时测量的原理,并对光纤布里渊传感器的几种主要方案进行了分析比较。针对电力系统光纤通信网的特点及现有光缆监测手段,提出了利用光纤布里渊分布式传感器进行光缆断点、温度和应力同时监测的传感方案,探讨了其在电力系统光纤传输网在线监测中的应用方法及应用前景。     

基于GMI传感器的钢板漏磁无损检测

基于漏磁检测技术,采用巨磁阻抗GMI传感器搭建了钢板无损检测系统,对镀锡DI材带钢上直径大小为60~140μm的缺陷进行了检测。GMI传感器敏感核心元件采用的是直径16μm、长为5mm的Co68.15Fe4.35Si12.5B15非晶玻璃包裹丝,以非线性非对角模式工作,具有高灵敏度、快速响应、非接触、功耗小、无磁滞等优点。实验表明,这套测试系统在提离值0.5~3 mm范围内能够精确地检测出直径大于60μm的缺陷,根据测量信号可以分析出缺陷所在的位置和大小。实验结果较好地符合磁偶极子模型。     

基于 Lamb 波能量和飞行时间的碳纤维复合材料 疲劳损伤成像

碳纤维复合材料被广泛应用于航空航天等高新技术领域,其在服役过程中会产生疲劳损伤,埋下安全隐患,因此需要对其健康状况进行监测,利用损伤概率成像算法能够得到直观反映结构健康状况的图像,但传统的损伤概率成像算法在无损伤区域的损伤概率高,难以准确定位损伤,针对以上问题,提出基于Lamb波能量和飞行时间的损伤概率成像算法。将待测区域均匀划分成N个像素点,计算每条通道的Lamb波能量与飞行时间损伤因子,确定各通道损伤因子影响区域的概率值并叠加,得到每个像素点的损伤概率并成像。实验结果表明,与目前常用的基于能量损伤因子和互相关损伤因子的损伤概率成像算法进行对比,提出的方法能够直观地反映碳纤维复合材料缺陷情况,并且识别效果更优,成像误差显著减小,误差error分别降低了4.420、2.117、2.055和4.732、2.380、2.647,能够更准确地识别缺陷,有效地保障碳纤维复合材料结构的安全应用。     

基于故障相电压极化量的 谐振接地系统高阻故障方向检测方法

针对谐振接地系统高阻接地故障的发生概率大、零序电压检测难度高的问题,提出了基于故障相电压极化量的谐振接地系统高阻故障方向检测方法。利用谐振接地系统高阻故障等值电路,分析了故障暂态时间内故障相电压分别与故障上、下游线路零序电流的极性关系,发现故障相电压与故障上游线路零序电流波形相似程度较高,与下游线路零序电流波形相似程度较低。据此,可以将故障相电压作为极化量,通过分析故障暂态时间内线路检测点所测零序电流与故障相电压的相似程度来进行故障方向检测。相较于以往的故障检测方法,所述方法提高了谐振接地系统高阻接地故障检测的可靠性。数字仿真与现场人工试验验证了该方法的可行性。