基于深度学习和灰度纹理特征的铁路接触网绝缘子状态检测

铁路接触网绝缘子状态检测对铁路行车安全有着 重大的意义,为解决目前人工对绝缘 子图像检测结果的不确定性,提出一种深度学习结合灰度纹理特征的检测方法。首先使用 Faster R-CNN (faster region-based convolutional neural network)目标检测算法对图像中绝缘子精确识别,再通过灰度共生矩阵对绝缘子纹理 特征进行分析提取,之后结合支持向量机将绝缘子分为正常绝缘子和异常绝缘子,实验数 据结果证明使用能量、熵、相关度3种纹理特征进行绝缘子状态分类时对实验数据中的正 常状态绝缘子的分类精度可达100%,异常状态绝缘子的分类精度达97.5%,最后依据绝缘 子图像灰度分布的周期性特点,利用灰度积分投影将异常绝缘子分为破损绝缘子和夹杂异 物绝缘子。实验结果表明所提方法可以有效对绝缘子状态进行检测分类。     

基于无人机影像的电网绝缘子自爆识别

电网因其在电能传输方面的关键性作用,在我国民生项目建设领域一直扮演着至关重要的角色。电网杆塔上的绝缘子一旦发生自爆(也称“缺陷”),绝缘子会自动剥落,输电线路就会产生安全隐患,严重时会降低输电线路的运行寿命,甚至会引发供电中断,发生大范围的停电事故,造成巨大的财产损失。目前,主流的巡检方法为人工巡检,该方法不仅耗时耗力,而且也存在一定主观出错率,已不适用于目前电路巡检的实际情况。本设计采用YOLO V5网络模型,对无人机航拍影像中绝缘子串及绝缘子自爆进行自动识别。首先通过平移、翻转、裁剪等,对航拍绝缘子影像数据集进行数据增广,并对增广后的数据集在LabelImg中进行标注,然后利用YOLO V5网络模型对绝缘子串及绝缘子自爆进行识别,最后采用PyQt5框架在PyCharm中设计了绝缘子自爆识别的系统界面,对模型进行调用,实现了绝缘子串及绝缘子自爆识别。本设计采用从网络上下载、国家电网提供、数据增广所得到的500张无人机航拍影像作为数据集,对所得数据集进行人工标注,再使用YOLO V5网络模型进行训练和测试,结果表明YOLO V5网络模型对绝缘子串具有较高的识别精度,最高识别精度为90.2%,对绝缘子自爆的最高检测精度为80.8%。这说明了YOLO V5网络模型在绝缘子串识别方面有较好的表现,但是由于训练集中绝缘子自爆的样本影像数量有限,所以该网络模型对绝缘子的自爆识别存在一定局限性,本实验能够部分代替人力实现电网绝缘子智能巡检,提高了检测效率。     

Designing Metallic and Insulating Nanocrystal Heterostructures to Fabricate Highly Sensitive and Solution Processed Strain Gauges for Wearable Sensors

All‐solution processed, high‐performance wearable strain sensors are demonstrated using heterostructure nanocrystal (NC) solids. By incorporating insulating artificial atoms of CdSe quantum dot NCs into metallic artificial atoms of Au NC thin film matrix, metal–insulator heterostructures are designed. This hybrid structure results in a shift close to the percolation threshold, modifying the charge transport mechanism and enhancing sensitivity in accordance with the site percolation theory. The number of electrical pathways is also manipulated by creating nanocracks to further increase its sensitivity, inspired from the bond percolation theory. The combination of the two strategies achieves gauge factor up to 5045, the highest sensitivity recorded among NC‐based strain gauges. These strain sensors show high reliability, durability, frequency stability, and negligible hysteresis. The fundamental charge transport behavior of these NC solids is investigated and the combined site and bond percolation theory is developed to illuminate the origin of their enhanced sensitivity. Finally, all NC‐based and solution‐processed strain gauge sensor arrays are fabricated, which effectively measure the motion of each finger joint, the pulse of heart rate, and the movement of vocal cords of human. This work provides a pathway for designing low‐cost and high‐performance electronic skin or wearable devices.     

基于广义探头的绝缘子表面电荷在线监测研究

通过对静电探头法测量表面电荷分布的原理进行分析,提出了一种基于广义静电探头法的表面电荷在线监测新方法.研究表明:当气体绝缘开关设备(GIS)中绝缘子表面存在静电荷时,会在金属导体上感应明显的电压信号.通过测量这个电压信号可以实时检测绝缘子表面电荷积聚的严重程度.进而可以大大减少绝缘子表面的闪络几率,提高电力系统的安全.     

光纤Bragg光栅温度传感器在硅橡胶绝缘子温度特性研究中的应用

当硅橡胶绝缘子长期工作在恶劣的环境中时,会导致硅橡胶绝缘子产生发热现象.为了检测硅橡胶绝缘子的工作温度,将光纤Bragg光栅分别粘贴于硅橡胶绝缘子的上、下两端和伞群部分.温度特性实验结果表明:在15 kV电压作用下,硅橡胶绝缘子温度发生变化,从而使得光纤Bragg光栅中心波长产生相应的移位.金属棒上、下两端和伞群部分在无污染情况下温升分别为1.8℃、2.1℃和0.5℃;在凝露情况下温升分别为2.3℃、2.7℃和0.7 ℃;在Ⅱ级污秽等级情况下温升分别为3.5℃、4.1℃和0.9℃;破坏后的伞群部分在三种情况下的温升分别为4.9℃、5.5℃和7.1℃.光纤Bragg光栅温度传感器可有效的检测硅橡胶绝缘子的工作温度,反映硅橡胶绝缘子的工作状态.     

基于LJC-B型高压输电线路的污秽绝缘子泄漏电流遥测系统研究

污秽绝缘子的闪落是造成电力运行故障的一个原因．研制了一种遥测系统装置,对污秽绝缘子的泄漏电流进行实时监测,根据泄漏电流的大小,发出同级别的报警,提示电力人员做出反应．经过实例试验,表明该方法是有效的．     

钛表面处理对增强钛/瓷结合强度的影响

为了提高钛/瓷结合强度,通过不同方法对钛表面进行处理,研究了钛表面处理后钛/瓷界面组织及结合强度。试验结果表明,烤瓷前进行钛表面喷砂处理,对增强钛/瓷结合强度的影响并不显著,但对抑制钛/瓷界面裂纹的扩展起到积极作用;钛表面预氧化处理能够在钛表面形成一层均匀的氧化膜,使参与界面反应的TiO2增多,反应层增厚,但预氧化温度对钛/瓷结合强度有重要影响;钛表面磁控溅射Zr中间层能够抑制钛表面生成过厚氧化层,而中间层厚度对钛/瓷结合强度也有较大影响。     

500kV输电线路合成绝缘子断裂原因分析

本文以500kV东崂Ⅰ线绝缘子断裂事故为例,分析了合成绝缘子断裂原因,对国内优质复合绝缘子进行了简要介绍,并提出了防止合成绝缘子断裂事故发生的措施和建议。     

TLS估计的小波自适应零值绝缘子红外热像去噪

为了弥补传统Bayes估计的小波去噪方法依赖于小波系数先验分布模型的不足,针对零值绝缘子红外图像具有低信噪比特点,提出了基于总体最小二乘(TLS)估计的小波自适应零值绝缘子红外热像去噪方法。受噪声污染的零值绝缘子红外图像经小波变换后,不处理低频小波系数,获取各尺度、各方向的高频小波系数进行总体最小二乘估计,对估计后的小波系数进行逆变换得到去噪后的图像。实验结果表明,该方法与软阈值法和Bayes估计法相比,能够有效去除噪声,保留了图像的细节信息,去噪效果良好。