CN113505814B - 一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统及方法 - Google Patents
一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113505814B CN113505814B CN202110654694.0A CN202110654694A CN113505814B CN 113505814 B CN113505814 B CN 113505814B CN 202110654694 A CN202110654694 A CN 202110654694A CN 113505814 B CN113505814 B CN 113505814B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- circuit breaker
- unit
- module
- voltage circuit
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 79
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 91
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 21
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 18
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 16
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 abstract description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N iron(III) oxide Inorganic materials O=[Fe]O[Fe]=O JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009422 external insulation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
Abstract
本发明公开了一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统及方法，包括图像识别模块、动作记录模块、对比分析模块和风险评估模块，以及基于图像识别的高压断路器缺陷识别方法。本发明通过图像识别模块获取高压断路器的可见光图像和红外图像，通过动作记录模块获取高压断路器的录像，通过对比分析模块综合对比判断出高压断路器的状态是否存在异常即缺陷，通过风险评估模块分析高压断路器的缺陷种类以及缺陷在高压断路器上的位置，并给出相应的处理方法，通过图像识别技术不影响断路器的正常运行即可对处于使用过程中的断路器进行缺陷识别检测，方便检修人员及时消除缺陷，降低故障发生频率。
Description
技术领域
本发明涉及高压断路器技术领域，具体涉及一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统及方法。
背景技术
高压断路器或称高压开关，它不仅可以切断或闭合高压电路中的空载电流和负荷电流，而且当系统发生故障时通过继电器保护装置的作用，切断过负荷电流和短路电流，它具有相当完善的灭弧结构和足够的断流能力，因其在电路系统中的重要性，需对高压断路器进行检测和缺陷识别以防止高压断路器的缺陷影响电力系统运作甚至造成事故。高压断路器的外绝缘特性、机械特性、外观特性等特性往往可以通过可见光图像数据和红外图像数据所体现，经验丰富的电网工匠往往可以通过这些数据完成高压断路器缺陷识别，并根据缺陷的严重程度进行风险评估，从而实现故障预警。及时的故障预警，可以降低故障发生频率，减少停电时长和停电时户数等。目前已有的高压断路器缺陷识别方法需要通过振动测试仪进行振动检测，此类检测方式检测过程繁琐，且无法在高压断路器工作过程中使用。
如中国专利CN111504627A，公开日2020年8月7日，一种断路器缺陷部件的检测方法，所述方法包括：S1：将机械特性仪连接断路器采集断路器的机械特性仪数据，并将振动测试仪连接断路器采集断路器的振动测试仪数据；S2：根据所述振动测试仪数据确定断路器是否正常运行，并在出现运行异常时，根据所述机械特性仪数据以及异常的振动测试仪数据得到导致运行异常的待验证条件；S3：建立所述断路器的仿真模型，根据所述待验证条件设置仿真模型参数，得到仿真结果；S4：在所述仿真结果能够模拟运行异常的变化趋势时，确定目标异常部件。其检测过程繁琐，且无法在断路器正常工作中及时检测断路器的部件状态，影响断路器的工作效率。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：目前的断路器缺陷识别方法存在无法在断路器使用过程中及时进行缺陷识别检测的技术问题。提出了一种能够及时对处于使用过程中的断路器进行缺陷识别检测的基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统及方法。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案为：一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统，包括图像识别模块、动作记录模块、对比分析模块和风险评估模块，所述图像识别模块和所述动作记录模块均与所述对比分析模块连接，所述对比分析模块与所述风险评估模块连接。一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统，通过图像识别模块获取高压断路器的可见光图像和红外图像，分析高压断路器的静态画面，通过动作记录模块获取高压断路器的录像，便于通过对比分析判断高压断路器动作时是否存在问题，通过对比分析模块综合对比判断出高压断路器的状态是否存在异常即缺陷，通过风险评估模块分析高压断路器的缺陷种类以及缺陷存在在高压断路器上的位置，并给出相应的处理方法，通过图像识别技术不影响断路器的正常运行即可对处于使用过程中的断路器进行缺陷识别检测，方便检修人员及时消除缺陷，降低故障发生频率。
作为优选，所述图像识别模块包括可见光图像单元和红外图像单元，所述可见光图像单元和所述红外图像单元通过图像处理单元与所述对比分析模块连接。通过可见光图像单元和红外图像单元两种方式识别获取高压断路器的图像信息，之后通过图像处理单元对图像中的高压断路器进行特征提取，可通过两种图像相对比增加特征提取的准确度。
作为优选，所述动作记录模块包括指令接收单元和摄像记录单元，所述指令接收单元与所述摄像记录单元连接，所述摄像记录单元与所述对比分析模块连接。指令接收单元接收要求高压断路器动作的指令，在高压断路器动作时指令接收单元控制摄像记录单元进行录像，高压断路器动作完成后摄像记录单元将高压断路器的动作录像片段传输给对比分析模块记性对比分析。
作为优选，所述对比分析模块包括静态对比单元、动态对比单元和整理分析单元，所述静态分析单元分别与所述图像识别模块和所述整理分析单元连接，所述动态分析单元分别与所述动作记录模块和所述整理分析单元连接，所述整理分析单元与所述风险评估模块连接。静态对比单元用于对比高压断路器静态的表现状态是否存在差异，动态对比单元用于对比高压断路器动作时的状态，静态对比单元和动态对比单元将对比结果传输给整理分析单元，判断高压断路器是否存在缺陷或故障隐患。
作为优选，所述风险评估模块包括缺陷种类分析单元、缺陷位置分析单元和处理方法评估单元，所述缺陷种类分析单元和缺陷位置分析单元均与所述处理方法评估单元连接，所述处理方法评估单元与信息传输单元连接。缺陷种类分析单元根据所述对比分析模块的分析结果判断高压断路器缺陷的种类，例如缺陷是锈蚀、磨损还是堵塞等情况，缺陷位置分析单元分析高压断路器缺陷位于高压断路器的哪个部位，继而通过处理方法评估单元给出处理方法，可生成风险评估报告，通过信息传输单元传输给使用者，方便检修人员及时消除缺陷，降低故障发生频率。
作为优选，还包括用于存储高压断路器记录分析数据的数据存储模块，所述数据存储模块与所述对比分析模块连接。数据存储模块存储各高压断路器的历史使用数据，也可存储对应型号高压断路器的各种参数，便于对比分析模块根据对比得到的差异分析高压断路器的异常状况。
一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别方法，利用上述系统，包括如下步骤：
S1：通过图像识别模块和动作记录模块获取断路器的图像数据和动作数据；
S2：对比分析模块接收获取的断路器数据；
S3：判断断路器是否存在缺陷，若是，则进行步骤S4，若不是，则进行步骤S6；
S4：风险评估模块评估缺陷类别；
S5：风险评估模块根据评估结构选取相应的处理方法，将处理方法传输给使用者；
S6：将获取到的图像数据和动作数据传输给数据存储模块进行保存。对比分析模块对比分析断路器是否存在缺陷，若是，则风险评估模块进行风险评估和反馈，之后将关于断路器的分析记录数据传输给数据存储模块进行保存；若不是，直接将获取到断路器数据传输给数据存储模块进行保存。
作为优选，所述步骤S1中所述动作记录模块方法为：指令接收单元接收断路器的动作指令，指令接收单元将信号传输给摄像记录单元，摄像记录单元开启，对断路器的动作工作情况进行记录。通过指令接收单元接收断路器的动作指令，在断路器的动作时才控制摄像记录单元进行记录，当断路器完成动作时摄像记录单元停止记录并将记录数据传输给对比分析模块进行分析，准确捕捉高压断路器的动作过程，节约资源。
本发明的实质性效果是：本发明通过图像识别模块获取高压断路器的可见光图像和红外图像，分析高压断路器的静态画面，通过动作记录模块获取高压断路器的录像，便于通过对比分析判断高压断路器动作时是否存在问题，通过对比分析模块综合对比判断出高压断路器的状态是否存在异常即缺陷，通过风险评估模块分析高压断路器的缺陷种类以及缺陷在高压断路器上的位置，并给出相应的处理方法，通过图像识别技术不影响断路器的正常运行即可对处于使用过程中的断路器进行缺陷识别检测，方便检修人员及时消除缺陷，降低故障发生频率。
附图说明
图1为本实施例的组成示意图；
图2为本实施例实施步骤的流程图。
其中：1、图像识别模块，2、动作记录模块，3、对比分析模块，4、风险评估模块，5、可见光图像单元，6、红外图像单元，7、图像处理单元，8、指令接收单元，9、摄像记录单元，10、静态对比单元，11、动态对比单元，12、整理分析单元，13、缺陷种类分析单元，14、缺陷位置分析单元，15、处理方法评估单元，16、信息传输单元，17、数据存储模块。
具体实施方式
下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步具体说明。
一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统，如图1所示，包括图像识别模块1、动作记录模块2、对比分析模块3和风险评估模块4，图像识别模块1包括可见光图像单元5和红外图像单元6，可见光图像单元5和红外图像单元6通过图像处理单元7与对比分析模块3连接。通过可见光图像单元5和红外图像单元6两种方式识别获取高压断路器的图像信息，之后通过图像处理单元7对图像中的高压断路器进行特征提取，可通过两种图像相对比增加特征提取的准确度。动作记录模块2包括指令接收单元8和摄像记录单元9，指令接收单元8与摄像记录单元9连接，摄像记录单元9与对比分析模块3连接。指令接收单元8接收要求高压断路器动作的指令，在高压断路器动作时指令接收单元8控制摄像记录单元9进行录像，高压断路器动作完成后摄像记录单元9将高压断路器的动作录像片段传输给对比分析模块3记性对比分析。本实施例还包括用于存储高压断路器记录分析数据的数据存储模块17，数据存储模块17与对比分析模块3连接。数据存储模块17存储各高压断路器的历史使用数据，也可存储对应型号高压断路器的各种参数，便于对比分析模块3根据对比得到的差异分析高压断路器的异常状况。
图像识别模块1和动作记录模块2均与对比分析模块3连接，对比分析模块3包括静态对比单元10、动态对比单元11和整理分析单元12，静态分析单元分别与图像识别模块1和整理分析单元12连接，动态分析单元分别与动作记录模块2和整理分析单元12连接，整理分析单元12与风险评估模块4连接。静态对比单元10用于对比高压断路器静态的表现状态是否存在差异，动态对比单元11用于对比高压断路器动作时的状态，静态对比单元10和动态对比单元11将对比结果传输给整理分析单元12，判断高压断路器是否存在缺陷或故障隐患。
对比分析模块3与风险评估模块4连接，风险评估模块4包括缺陷种类分析单元13、缺陷位置分析单元14和处理方法评估单元15，缺陷种类分析单元13和缺陷位置分析单元14均与处理方法评估单元15连接，处理方法评估单元15与信息传输单元16连接。缺陷种类分析单元13根据对比分析模块3的分析结果判断高压断路器缺陷的种类，例如缺陷是锈蚀、磨损还是堵塞等情况，缺陷位置分析单元14分析高压断路器缺陷位于高压断路器的哪个部位，继而通过处理方法评估单元15给出处理方法，可生成风险评估报告，通过信息传输单元16传输给使用者，方便检修人员及时消除缺陷，降低故障发生频率。
一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别方法，如图2所示，利用上述系统，包括如下步骤：
S1：通过图像识别模块1和动作记录模块2获取断路器的图像数据和动作数据；步骤S1中动作记录模块2方法为：指令接收单元8接收断路器的动作指令，指令接收单元8将信号传输给摄像记录单元9，摄像记录单元9开启，对断路器的动作工作情况进行记录。通过指令接收单元8接收断路器的动作指令，在断路器的动作时才控制摄像记录单元9进行记录，当断路器完成动作时摄像记录单元9停止记录并将记录数据传输给对比分析模块3进行分析，准确捕捉高压断路器的动作过程，节约资源。
S2：对比分析模块3接收获取的断路器数据；
S3：判断断路器是否存在缺陷，若是，则进行步骤S4，若不是，则进行步骤S6；
S4：风险评估模块4评估缺陷类别；
S5：风险评估模块4根据评估结构选取相应的处理方法，将处理方法传输给使用者；
S6：将获取到的图像数据和动作数据传输给数据存储模块17进行保存。对比分析模块3对比分析断路器是否存在缺陷，若是，则风险评估模块4进行风险评估和反馈，之后将关于断路器的分析记录数据传输给数据存储模块17进行保存；若不是，直接将获取到断路器数据传输给数据存储模块17进行保存。
本实施例通过图像识别模块1获取高压断路器的可见光图像和红外图像，分析高压断路器的静态画面，通过动作记录模块2获取高压断路器的录像，便于通过对比分析判断高压断路器动作时是否存在问题，通过对比分析模块3综合对比判断出高压断路器的状态是否存在异常即缺陷，通过风险评估模块4分析高压断路器的缺陷种类以及缺陷存在在高压断路器上的位置，并给出相应的处理方法，通过图像识别技术不影响断路器的正常运行即可对处于使用过程中的断路器进行缺陷识别检测，方便检修人员及时消除缺陷，降低故障发生频率。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统，其特征在于，包括图像识别模块（1）、动作记录模块（2）、对比分析模块（3）、风险评估模块（4）和数据存储模块（17），用于存储高压断路器记录分析数据，所述图像识别模块（1）和所述动作记录模块（2）均与所述对比分析模块（3）连接，所述对比分析模块（3）与所述风险评估模块（4）连接，所述图像识别模块（1）包括可见光图像单元（5）和红外图像单元（6），所述可见光图像单元（5）和所述红外图像单元（6）通过图像处理单元（7）与所述对比分析模块（3）连接，所述图像识别模块（1）识别获取高压断路器的图像信息，图像处理单元（7）对图像中的高压断路器进行特征提取，所述风险评估模块（4）包括缺陷种类分析单元（13）、缺陷位置分析单元（14）和处理方法评估单元（15），所述缺陷种类分析单元（13）根据对比分析模块（3）的分析结果判断高压断路器缺陷的种类，所述缺陷位置分析单元（14）分析高压断路器缺陷位于高压断路器的哪个部位，继而通过处理方法评估单元（15）给出处理方法，生成风险评估报告；
所述动作记录模块（2）获取高压断路器的录像，对断路器的动作工作情况进行记录；
所述对比分析模块（3）包括静态对比单元（10）、动态对比单元（11）和整理分析单元（12），所述静态对比单元（10）分别与所述图像识别模块（1）和所述整理分析单元（12）连接，所述动态对比单元（11）分别与所述动作记录模块（2）和所述整理分析单元（12）连接，所述整理分析单元（12）与所述风险评估模块（4）连接，静态对比单元（10）用于对比高压断路器静态的表现状态是否存在差异，动态对比单元（11）用于对比高压断路器动作时的状态，静态对比单元（10）和动态对比单元（11）将对比结果传输给整理分析单元（12），判断高压断路器是否存在缺陷或故障隐患。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统，其特征在于，所述动作记录模块（2）包括指令接收单元（8）和摄像记录单元（9），所述指令接收单元（8）与所述摄像记录单元（9）连接，所述摄像记录单元（9）与所述对比分析模块（3）连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统，其特征在于，所述缺陷种类分析单元（13）和缺陷位置分析单元（14）均与所述处理方法评估单元（15）连接，所述处理方法评估单元（15）与信息传输单元（16）连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统，其特征在于，所述数据存储模块（17）与所述对比分析模块（3）连接。
5.一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别方法，利用如权利要求1-4所述的任意一项系统，其特征在于，包括如下步骤：
S1：通过图像识别模块（1）和动作记录模块（2）获取断路器的图像数据和动作数据；
S2：对比分析模块（3）接收获取的断路器数据；
S3：判断断路器是否存在缺陷，若是，则进行步骤S4，若不是，则进行步骤S6；
S4：风险评估模块（4）评估缺陷类别；
S5：风险评估模块（4）根据评估结构选取相应的处理方法，将处理方法传输给使用者；
S6：将获取到的图像数据和动作数据传输给数据存储模块（17）进行保存。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别方法，其特征在于，所述步骤S1中所述动作记录模块（2）方法为：指令接收单元（8）接收断路器的动作指令，指令接收单元（8）将信号传输给摄像记录单元（9），摄像记录单元（9）开启，对断路器的动作工作情况进行记录。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110654694.0A CN113505814B (zh) | 2021-06-11 | 2021-06-11 | 一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110654694.0A CN113505814B (zh) | 2021-06-11 | 2021-06-11 | 一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113505814A CN113505814A (zh) | 2021-10-15 |
| CN113505814B true CN113505814B (zh) | 2024-01-23 |
Family
ID=78010057
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110654694.0A Active CN113505814B (zh) | 2021-06-11 | 2021-06-11 | 一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113505814B (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103913304A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-07-09 | 云南电力试验研究院（集团）有限公司电力研究院 | 一种非接触式四位一体的断路器测试与机械故障识别系统 |
| WO2016176913A1 (zh) * | 2015-05-06 | 2016-11-10 | 杨启蓓 | 电网高压断路器多维度大数据分析智能专家系统 |
| CN106842016A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-06-13 | 国家电网公司 | 一种sf6断路器设备取消例行停电试验的状态试验方法 |
| CN110472510A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-11-19 | 上海电力学院 | 基于红外及可见图像的电力设备故障检测方法及评估设备 |
| CN111025144A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-04-17 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种高压断路器健康水平预警方法 |
| CN111819651A (zh) * | 2018-03-14 | 2020-10-23 | Ls电气株式会社 | 断路器开闭辅助装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10755404B2 (en) * | 2017-12-07 | 2020-08-25 | International Business Machines Corporation | Integrated circuit defect detection using pattern images |
-
2021
- 2021-06-11 CN CN202110654694.0A patent/CN113505814B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103913304A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-07-09 | 云南电力试验研究院（集团）有限公司电力研究院 | 一种非接触式四位一体的断路器测试与机械故障识别系统 |
| WO2016176913A1 (zh) * | 2015-05-06 | 2016-11-10 | 杨启蓓 | 电网高压断路器多维度大数据分析智能专家系统 |
| CN106842016A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-06-13 | 国家电网公司 | 一种sf6断路器设备取消例行停电试验的状态试验方法 |
| CN111819651A (zh) * | 2018-03-14 | 2020-10-23 | Ls电气株式会社 | 断路器开闭辅助装置 |
| CN110472510A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-11-19 | 上海电力学院 | 基于红外及可见图像的电力设备故障检测方法及评估设备 |
| CN111025144A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-04-17 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种高压断路器健康水平预警方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 新型高压断路器操动机构故障识别;徐成龙;于虹;董良太;刘泽坤;杜必强;;云南电力技术(第05期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113505814A (zh) | 2021-10-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101523680B (zh) | 电气故障限制系统 | |
| CN106909974B (zh) | 用于分析多终端状态的方法、数据分析器和系统 | |
| CN107065720A (zh) | 智能电机故障录波预警系统 | |
| CN112083000B (zh) | 一种变电站设备外观缺陷的智能识别方法及系统 | |
| CN110988592A (zh) | 一种漏电安全监测装置和方法 | |
| WO2017124701A1 (zh) | 具有故障监控功能的电气设备、电气系统以及终端设备 | |
| CN115327363B (zh) | 一种高压断路器机械特性带电监测及状态识别方法 | |
| US20080061796A1 (en) | Signal detecting apparatus and signal detecting system | |
| CN111736571A (zh) | 一种故障诊断系统及方法、存储介质 | |
| CN111092490A (zh) | 一次设备状态监测方法 | |
| CN113505814B (zh) | 一种基于图像识别的高压断路器缺陷识别系统及方法 | |
| CN104749467A (zh) | 配电终端自诊断方法及系统 | |
| CN110687851A (zh) | 一种终端运行监控系统及方法 | |
| CN106791223A (zh) | 一种监控终端掉线原因的检测方法及系统 | |
| CN111289812A (zh) | 一种输变电设备状态监测管理方法及其系统 | |
| CN117375242A (zh) | 一种带有故障分析功能的智能柜 | |
| CN110107461B (zh) | 风机故障预警方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN115469241A (zh) | 直流电源系统充电模块故障检测方法及装置 | |
| CN114167870A (zh) | 气体巡检装置用数据处理方法、系统、装置及存储介质 | |
| KR20210133056A (ko) | 자기고장 진단 개폐기 및 자기고장 진단 조치 방법 | |
| CN206930947U (zh) | 智能电机故障录波预警系统 | |
| KR102513914B1 (ko) | 이중화 고장분석 시스템이 적용된 배전반 | |
| KR0143536B1 (ko) | 전력선 반송 보호 계전 시스템에서의 고장 진단방법 및 장치 | |
| CN212965187U (zh) | 电子设备监控系统 | |
| CN110936073B (zh) | 焊接设备及其监控方法、电子设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |