220kV输电线路引流板带电消缺工具研制

耐张线夹引流板带电消缺作业是在不影响输电线路正常送电的情况下,通过使用安全防护工具和带电消缺作业专用工器具快速安全地解决引流板发热缺陷。针对220kV电压等级输电线路特点,研究引流板带电消缺作业方法,研制引流板带电消缺专用工器具。研究成果可有效减少引流板消缺作业导致的线路停电时间,提高供电可靠性。     

线夹内线股损伤致异常温升的断线规律

针对异常温升致高压导线耐张线夹处断线的多发性现象,采用理论和试验方法对其断线规律进行研究.在对液压后耐张线夹内线股应力状态定量化的基础上,提出了线股损伤速率定量模型.结果表明,导线与线夹之间的应力、钢芯与铝股间的应力以及双层铝股间的应力分别为47.2、96.9、87.0 MPa;线夹内线股损伤速率为4.802 8mm3/a,线夹外线股损伤速率为0.825 7mm3/a,两者比值为5.81倍,即线夹内线股损伤致异常温升的断线倾向明显高于线夹外的导线.由此可为高压输电导线的安全监控提供一定的技术支持.     

线路引流接线头过热断股的分析对策

输电线路的引流,基本都是采用并沟线夹和引流板用螺丝连接的,尤其是对中小截面导线的线路,耐张杆塔引流都是采用螺栓型铝并沟线夹连接,它是一种以连接电流为目的的电气接头。近年来,由于用电负荷的不断增加,重负荷及运行年久的线路,耐张杆塔的引流线时有发生过热或断股现象,而且铝并沟线夹烧成凹凸不平或孔洞,连接螺栓烧瘤、变色等,严重时发展成为耐张引流断线故障。     

面向无人机巡检的农村输电线螺栓锈蚀检测

针对农村地区输电线路螺栓锈蚀情况严重且不易检测的问题,提出一种利用深度学习目标检测网络的螺栓锈蚀检测方法,首先自制无人机图像数据集,然后利用二阶微分锐化和暗通道去雾对螺栓图像进行锐化和去雾处理,最后使用YOLOv5网络模型进行数据集的训练与测试,相比其他网络模型检测精度更高,其平均精度均值达93.6％.结果 表明,所提方法能够有效实现无人机巡检图像中螺栓部件的识别与锈蚀检测.     

改进的穿越越障巡检机器人设计及越障动作规划

沿地线巡检机器人因其视野开阔等优点,在高压输电线路巡检中得到了广泛的研究与应用,如何安全有效地越过地线金具障碍是其研究重点和难点。本文基于穿越越障方式对巡检机器人进行了改进设计,并针对此种越障方式,对地线线路上的防震锤、悬垂线夹及耐张杆塔等线路金具进行了结构改造,采用仿真软件对易出现应力集中的悬垂线夹结构进行了强度校核以保证机器人的安全运行。同时,针对本文的机器人结构设计特点和改造后的线路金具特点,对机器人的越障动作做出了合理的规划。在武汉大学机器人试验场搭建1:1的高压输电线路试验平台,对巡检机器人的越障性能和效率进行了测试,结果表明,该巡检机器人能够顺利穿越架空地线上改造后的防震锤、悬垂线夹和干字型耐张杆塔等障碍物,相较于以往的巡检,具有更高的效率和安全性,且可穿越以往机器人不能越过的干字型杆塔障碍。     

基于Kinect相机的深度图像修复算法

针对Kinect相机获取深度图像存在空洞和噪声的问题,提出了一种基于联合双边滤波和中值滤波相结合的深度图像处理方法.将Kinect获得的彩色(RGB)图像和深度图像裁剪对齐,利用联合双边滤波器修复深度图像中的空洞,用中值滤波器滤除噪声.实验结果表明:与其他方法相比,所提算法能够有效填充深度图中的空洞区域,并去除图像中的...     

基于U-net网络的航拍绝缘子检测

为保证输电线路安全稳定运行,需要定期进行线路巡检.作为输电线路中的核心部件,绝缘子检测在输电线路故障巡检中占有重要地位.对于无人机所获得的大量背景复杂且分辨率低的航拍绝缘子图像,传统人为特征提取的检测方法和经典卷积神经网络的识别方法,易丢失位置等细节信息,定位精度较低,难以准确识别出复杂背景中的绝缘子图像.因此,提出一种基于深度学习U-net网络的航拍绝缘子检测方法,自动分层特征提取,通过叠加的方法将浅层特征与高维特征相融合,其中浅层的高分辨率特征图用来进行像素定位,深层高维特征图进行像素分类,避免了目标位置等细节信息的丢失,提高了定位精度,能够有效检测出复杂背景下的绝缘子,准确率达到88.9%,是一种有效的绝缘子检测方法.     

动态场景图像去模糊技术研究进展

模糊是图像退化的主要降质因素之一,图像去模糊技术一直是计算机视觉和图像处理领域的一个重要课题,广泛应用于安防、刑侦、交通、金融、医疗图像等领域.首先,对传统去模糊算法进行阐述并说明其存在的问题.然后,在此基础上对现有基于深度学习的图像去模糊方法进行综述并分析了算法存在的优势与不足,着重讨论了基于动态网络的非均匀模糊处理新趋势.最后,结合最新的研究成果,展望了图像去模糊技术未来的发展方向.     

预绞式电力金具

通过对铝合金制成的预绞式金具的节能及性能特点进行分析,以及和普通悬垂及耐张线夹相比较,阐述了预绞式金具的技术优越性及在输电线路上的广阔应用前景。     

基于EfficientNet-YOLOv5s的绝缘子缺陷检测

针对目前复杂背景下绝缘子缺陷小目标检测准确率低的问题,提出一种深度学习框架下的EfficientNet-YOLOv5s神经网络检测算法,首先通过无人机航拍输电线路中含有各类绝缘子的图像,并通过图像增强技术丰富图像数据集,然后用EfficientNet网络替换YOLOv5s主干网络,用改进的网络对标注的绝缘子数据集进行训练和测试,最后对模型的损失函数和非极大值抑制算法加以改进,进一步解决绝缘子目标重叠导致的漏检问题。实验结果表明,改进的网络平均精度达到98.5%,满足输电线路中绝缘子缺陷检测要求。     

基于注意力模型和Soft-NMS的输电线路小目标检测方法

在输电线路的缺陷检测中，鸟巢以及塑料、碎布等挂空悬浮物多为小目标。其所占像素少，容易被背景干扰，检测精度有待提高。设计了一种全新的两阶段目标检测算法，用于改善对输电线路中鸟巢以及挂空悬浮物的检测效果。为了提高小目标检测的性能，在特征提取模块中融入注意力机制，以学习更为丰富的上下文信息。此外，在检测模块中，设计了基于更为柔和非极大值抑制算法的后处理方法，以减少小目标的丢失。与常用的两阶段目标检测算法相比，该方法在两个类别的平均准确率上分别提高了约4.7%和5.9%，有着更高的实际应用价值。     

500kV耐张串使用复合绝缘子的检修攀爬方法

本文介绍了500kV输电线路耐张串使用复合绝缘子的三种检修攀爬方法,用于消除线路运行、维护单位对检修维护500kV耐张串在使用复合绝缘子时的疑虑,提高输电线路的抗污闪能力,拓宽复合绝缘子在500kV输电线路耐张串中的使用前景。     

基于深度学习的仓储货物监控方法研究

针对传统仓储货物监控存在对管理人员依赖程度较高,并且在发生失窃时不能及时报警等问题,本文设计了一种基于深度学习的仓储货物监控方法.通过摄像头定时抓取图像,获取一定时间间隔的两张图像,采用图像粗定位处理检测图像变化区域,并利用深度学习网络,识别变化区域是否为目标物,实现对仓储货物实时有效地监管和自动报警功能.同时,以仓储...     

沿架空地线行驶的自主巡检机器人及应用

介绍了一种沿架空地线行驶的输电线路自主巡检机器人系统,包括自主巡检机器人本体、地面基站、巡检后台管理系统,以及地线无阻挡道路结构等.开发的新型防震锤线夹、组合悬垂线夹和跨越耐张杆塔头柔性过桥等结构,使得机器人可以无阻挡地通过防震锤、直线杆塔和耐张杆塔等而无需跨越障碍物.着重介绍了自主巡检机器人的如下关键技术:移动机器人机构、自主移动导航、电源及其管理系统和机器人本体的系统集成,给出了自主巡检机器人的一个典型实例.通过不同环境的运行试验,表明提出的巡检机器人系统的正确性和实用性.     

特高压耐张串悬链线形状计算的研究

特高压输电线路中耐张塔悬挂很重的耐张绝缘子串,导致该部分单位长度上的荷载远大于导线自身的单位长度上的荷载.特别是档距较短时,这些非均布荷载与导线自身荷载相比所占分量就更大.在这种情况下,计算导线应力、弧垂及线长时,必须考虑耐张串非均布荷载的影响,否则将产生不能容许的误差.将特高压耐张绝缘子串近似成悬链线形状对其进行有限元分析,并提出可以应用于工程设计中的解析法计算解决方案.该算法可计算耐张绝缘子串的悬链线弧垂,校验对地距离和铁塔电气间隙,也可精确计算耐张串绝缘子需要倒挂的片数,降低输电线路污闪几率.     

基于深度学习的牙模3D打印缺陷检测方法研究

牙模3D打印过程中出现的质量缺陷影响着牙模的外观和使用性能，严重时导致废品率高，造成时间、材料的浪费。为了减少牙模3D打印的废品率，提出了一种基于YOLOv5的牙模3D打印实时缺陷检测方案：首先获取多维度牙模缺陷图片，采用切图分割与数据增强处理等方式制作数据集，然后通过构建YOLOv5深度学习网络模型对牙模3D打印图像进行迭代训练，最后通过YOLOv5程序调用摄像头并使用训练后最佳权重值进行实时在线缺陷检测。通过实验对比，YOLOv5深度学习网络模型的检测准确率要高于Faster R-CNN、YOLOv3、SSD这3种模型，其检测平均准确度高达94.78%,平均检测时间为21 ms。结果表明该方法能够检测牙模3D打印过程中的质量缺陷问题。     

基于Kinect的深度图像修复方法

提出采用基于权值的联合双边滤波器(WJBF)和深度补偿滤波器(DCF)相结合的方法对深度图像进行修复。首先,通过Kinect获得对齐后的彩色图像和深度图像;然后,利用基于权值的联合双边滤波器处理深度图像中的空洞和噪声;最后,用深度补偿滤波器减少边缘模糊。将本文算法与3种常用的深度图像修复方法进行了定性和定量上的分析和对比,实验结果表明,本文方法具有更好的修复效果。     

基于双视卷积神经网络的输电线路自动巡检

卷积神经网络算法被广泛应用于输电线路自动巡检领域,但传统卷积神经网络电力缺陷识别模型的泛化能力较差.为此,提出一种融合双角度图像信息的卷积神经网络检测算法(CVR-RCNN),其利用2个视角可见光图像识别输电线路的常见缺陷.经实验测试,CVR-RCNN模型具有良好的鲁棒性,受试者工作特性(ROC)曲线下面积(AUC)值高达0.927,缺陷检测准确度较传统算法有显著提高.因此,CVR-RCNN能明显改善电力缺陷检测效果,可为无人机自动巡检输电线路提高准确稳定的算法架构.     

改进多尺度U型网络的红外图像去模糊方法

针对热成像设备采集的红外图像纹理细节较粗导致去模糊效果不佳的问题,在基于深度学习的可见光图像去模糊网络基础上,提出了一种改进的适用于红外图像的单幅图像去模糊方法,该方法以多尺度U型网络为基础进行改进。首先,在编码模块中引入对偶注意力单元,增强网络的特征表达能力;其次,将快速傅里叶变换嵌入到特征融合模块,加强网络对于高低频信息的处理能力;最后,选择更优的激活函数和损失函数,实现更好的信息流动并提升模型的鲁棒性。在红外数据集上进行测试,并与原网络进行对比,结果表明,本文改进网络的图像细节恢复得更好,峰值信噪比提升了0.53 dB,红外图像去模糊效果良好。     

1035mm2高强度大截面型线导线耐张线夹的研制

JLHA2X/G1A-1035/75大截面型线导线是目前国内铝截面最大的架空导线,具有载流大,线损小,计算拉断力大的特点,同时该导线型线的结构设计还带来了弛度低、自阻尼性能特性好等优势,溪洛渡右岸电站送电广东±500kV同塔双回直流输电工程在国内首次选用了该导线,因此需要设计配套的耐张线夹,在设计过程中,经过反复计算,克服了型线表面光滑,摩擦力小,压缩间隙小的困难,确定了耐张线夹的主要尺寸,并试制了样件,完成了相关试验,成功的完成了该导线配套耐张线夹的试制.