CN117092470A - 一种应用于配电箱的电火花检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种应用于配电箱的电火花检测方法及系统,涉及电火花检测技术领域,该检测系统中包括电火花监测模块、配置验证模块、异常报警模块、数据分析处理模块、评估对比模块以及检修模块,其中的电火花监测模块包括脉冲信号监测单元、高清图像监测单元以及超声波监测单元;其技术要点为:通过设计电火花监测模块,根据配电箱内部不同的场景,以匹配对应的监测模式,确保监测结果的准确性的同时增强了整个系统的适用性,并将电火花程度评估值Dcpz,与设置的评估阈值进行对比,能够直观的判断出配电箱的故障严重程度,并根据故障程度调整检修频率,以便及时发现配电箱内的故障,保证配电箱使用时的稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及电火花检测技术领域,具体为一种应用于配电箱的电火花检测方法及系统。
背景技术
电器设备的使用给人们的生活带来了极大便利,但如果它们发生漏电产生电火花,轻则干扰设备的正常运作,重则引发火灾,对人们的财产和生命安全造成极大的威胁,由于电火花的产生在设备运转过程中无法完全避免,因此如何及时地发现电火花显得尤为重要,低于电火花的监测,目前的主流方法包括基于单片机算法的电火花检测方法、基于电磁感应的电火花检测方法,还有通过图像建模的电火花监测方法。
现有申请公布号为CN106885973A,名称为一种应用于配电箱的电火花检测方法的中国发明专利中指出:该方法通过单片机实时监控光敏元件和热敏元件的工作状态,通过每250us查询两种元件的状态,同时根据交流电频率50Hz的要求进行软件滤波处理,最终判断输出结果,如果元件探测到电弧发生,那么单片机输出报警信息并控制报警器报警,同时将告警信息以短信的形式推送给用户;文章编号为1673-629X( 2018) 03-0154-06,名称为《基于图像背景建模的电火花检测》的文献中指出:其针对检测电器漏电产生的电火花,提出了基于计算机视觉的四种检测方法,这四种方法使用不同的算法进行背景建模,然后对图像进行差分得到初步的电火花候选区域,接着对候选区域根据电火花的面积特征进行分割,最后进行颜色特征分析,从而得到检测帧中的电火花区域。
然而,目前并未设计出一种能够结合图像信号、脉冲信号以及声波信号的综合性检测方式或系统,只是通过图像检测或是脉冲检测无法保证检测结果的准确性,在应用于具有封闭环境的配电箱内时,一方面由于配电箱内空间狭小,内部器件堆叠存在阻碍,若是使用图像信号检测,则很容易因视线阻碍而导致监测图像不清晰或是无法监测到故障点的电火花图像,另一方面在进行电火花监测时,只是初步判断是否产生电火花,对于电火花出现的严重程度并未判断,在维修完成后继续按照当下设定的检修频率进行检修操作,则容易出现在未检修前,对应的配电箱再次发生一次或多次的电火花故障。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种应用于配电箱的电火花检测方法及系统,设计电火花监测模块,根据配电箱内部不同的场景,以匹配对应的监测模式,确保监测结果的准确性的同时增强了整个系统的适用性,并将电火花程度评估值Dcpz,与设置的评估阈值进行对比,能够直观的判断出配电箱的故障严重程度,并根据故障程度调整检修频率,以便及时发现配电箱内的故障,保证配电箱使用时的稳定性,解决了背景技术中提出的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
一种应用于配电箱的电火花检测系统,包括:
电火花监测模块,其包括脉冲信号监测单元、高清图像监测单元以及超声波监测单元,用于对配电箱内是否出现电火花进行监测;
配置验证模块,将配电箱内分为至少两个分区,标记不存在遮挡物的分区为一号分区,存在遮挡物的分区为二号分区,高清摄像头和超声波发射器与超声波接收器分别位于一号分区和二号分区内,在一号分区中运行模式一,该模式下包括脉冲信号监测单元与高清图像监测单元,在二号分区中运行模式二,该模式下包括脉冲信号监测单元与超声波监测单元,在不同模式运行下,检测到电火花时触发异常报警模块中的报警机制;
数据分析处理模块,接收来自电火花监测模块的数据,并进行处理分析;
评估对比模块,将数据分析处理模块内经过处理的特征直接或间接作为评估参数,且评估参数为:放电频率、电流强度指数、电火花最大亮度值以及辅助参数值,辅助参数值为火花长度值或声波特征评估指数,搭建数据分析模型,生成电火花程度评估值Dcpz,并设置评估阈值与电火花程度评估值Dcpz进行对比;
检修模块,根据对比结果执行相应的策略,且相应的检修策略基础均为断电停机,并改变预定时间周期内的检修次数。
进一步的,所述脉冲信号监测单元通过安装霍尔传感器监测电流的变化,根据是否捕捉到电火花产生的瞬时电流脉冲,来判断是否出现电火花;所述高清图像监测单元通过在配电箱内安装高清摄像头,根据是否采集到电火花的图像,来判断是否出现电火花;所述超声波监测单元通过在配电箱内的对立侧壁上安装超声波发射器和超声波接收器,根据是否探测到瞬时性的声波信号,来判断是否出现电火花。
进一步的,运行模式一的过程中:在脉冲信号监测单元监测到瞬时电流脉冲的前提下,通过高清图像监测单元检测该时间节点下是否采集到电火花的图像,若是,则表示检测到电火花,并触发异常报警模块中的报警机制,若不是,则系统不做出响应;
运行模式二的过程中:在脉冲信号监测单元监测到瞬时电流脉冲的前提下,通过超声波监测单元检测该时间节点下是否到瞬时的声波信号,若是,则表示检测到电火花,并触发异常报警模块中的报警机制,若不是,则系统不做出响应。
进一步的,在所述数据分析处理模块中进行处理分析的的内容包括:
S1、特征提取:从火花图像中提取的特征包括火花长度值和电火花最大亮度值,从脉冲信号中提取的特征包括在出现电火花时间段内的电流强度和放电频率,从声波信号中提取的特征包括出现电火花时的声波振幅、声波频率以及声波时长;
S2、频谱分析:对采集到的脉冲信号和声波信号进行频谱分析,得到不同频率成分的能量分布情况;
S3、数据合并与校准:将来自不同监测单元所提取的特征进行合并;
S3.1、数据预处理:对提取到特征进行预处理;
其中,预处理的内容至少包括:去除噪声、滤波和边界检测;
S3.2、时间对齐:对经过预处理后的特征进行时间对齐,用于确保数据特征在时间上的对应关系;
S3.3、数据拟合与转换:对从不同监测单元采集到的特征进行拟合和转换,以确保不同数据之间的单位和量级一致;
S4、数据存储与分析:将处理后的特征数据进行存储,存储时使用到数据库,用于对历史数据进行存档,并应用数据分析算法进行火花趋势的预测。
进一步的,生成电火花程度评估值Dcpz所依据的公式如下:式中,Fp为放电频率,Qzs为电流强度指数,Lr为电火花最大亮度值,Fzc为辅助参数值,/>分别为放电频率、电流强度指数、电火花最大亮度值以及辅助参数值的预设比例系数,
且,/>,G为常数修正系数。
放电频率Fp:表示电火花的产生频率,具体获取放电频率的方式为:将脉冲信号转化为数字信号后,进行脉冲计数,计算单位时间内脉冲的数量,并将脉冲数量除以单位时间,即可得到放电频率;
电流强度指数Qzs:计算电流强度指数的公式为:Qzs= ∫[t1,t2] I(t) dt,其中[t1,t2]表示要计算电流强度指数的时间段,I(t)表示该时间段内的电流强度,该时间段内的电流强度的获取方法为:使用电阻式电流互感器,将其与示波器连接并夹在电路中的导线上,将电流通过电阻转换为电压信号,然后示波器显示转换后的电压信号,并使用欧姆定律进行计算,以获得电流强度;
电火花最大亮度值Lr:获取电火花最大亮度值的方式为:在高清图像监测单元内的高清摄像头上安装光度计,通过光度计在火花放电的瞬间记录观测到的最大亮度值;
辅助参数值Fzc:在模式一中辅助参数值为火花长度值,在模式二中辅助参数值为声波特征评估指数;
火花长度值It:指电火花放电时产生的火花长度,使用高清摄像头进行火花长度的测量时,将摄像头调整为高速连续拍摄模式,将电火花的放电过程进行录制,然后通过分析录制的视频,即可测量火花的长度;
声波特征评估指数Szs:用于综合评估声音信号的特征,计算声波特征评估指数的公式如下:式中,/>为声波振幅,/>为声波频率,为声波时长,/>分别为声波振幅、声波频率以及声波时长的预设比例系数,
且,/>。
进一步的,设置评估阈值与电火花程度评估值Dcpz进行对比时:
评估阈值包括第一评估阈值Myz1和第二评估阈值Myz2,且Myz1<Myz2,Myz1=∣Mol-Xz∣,Myz2=Mol+Xz;
其中,获取校正值Xz的步骤如下:
S101、采集配电箱内的环境温度Wr和湿度Hr;
S201、搭建数据处理模型,生成校正值Xz,所依据的公式为:式中,b1、b2为环境温度、环境湿度的预设比例系数,b1>b2>0;
将评估阈值与电火花程度评估值Dcpz进行对比;
若是电火花程度评估值Dcpz<第一评估阈值Myz1,则表示出现的电火花处于一级严重程度,检测系统发出一级预警,并执行第一检修策略;
若是第一评估阈值Myz1≤电火花程度评估值Dcpz<第二评估阈值Myz2,则表示出现的电火花处于二级严重程度,检测系统发出二级预警,并执行第二检修策略;
若是第二评估阈值Myz2≤电火花程度评估值Dcpz,则表示出现的电火花处于三级严重程度,检修系统发出三级预警,并执行第三检修策略。
进一步的,在第一检修策略、第二检修策略以及第三检修策略中,检修次数的获取所依据的公式如下:式中,Jx为检修次数,n表示第n检修策略,Dcpz表示电火花程度评估值,且电火花程度评估值与检修次数成正相关。
一种应用于配电箱的电火花检测方法,包括如下步骤:
步骤一、将配电箱内分为至少两个分区,标记不存在遮挡物的分区为一号分区,存在遮挡物的分区为二号分区,高清摄像头和超声波发射器与超声波接收器分别位于一号分区和二号分区内;
在一号分区中运行模式一,该模式下包括脉冲信号监测与高清图像监测,获取脉冲信号和火花图像;在二号分区中运行模式二,该模式下包括脉冲信号监测与超声波监测,获取脉冲信号和声波信号,在不同模式运行下,检测到电火花时触发报警机制;
步骤二、接收来自步骤一的监测数据,并进行处理分析,分析处理过程如下:
S1、特征提取:从火花图像中提取的特征包括火花长度值和电火花最大亮度值,从脉冲信号中提取的特征包括在出现电火花时间段内的电流强度和放电频率,从声波信号中提取的特征包括出现电火花时的声波振幅、声波频率以及声波时长;
S2、频谱分析:对采集到的脉冲信号和声波信号进行频谱分析,得到不同频率成分的能量分布情况;
S3、数据合并与校准:将来自S1中所提取的全部特征进行合并;
S4、数据存储与分析:将处理后的特征数据进行存储,存储时使用到数据库,用于对历史数据进行存档,并应用数据分析算法进行火花趋势的预测;
步骤三、将经过处理的特征直接或间接作为评估参数,且评估参数为:放电频率、电流强度指数、电火花最大亮度值以及辅助参数值,辅助参数值为火花长度值或声波特征评估指数,搭建数据分析模型,生成电火花程度评估值Dcpz,并设置评估阈值与电火花程度评估值Dcpz进行对比;
步骤四、根据对比结果执行相应的策略,且相应的检修策略基础均为断电停机,并改变预定时间周期内的检修次数。
(三)有益效果
本发明提供了一种应用于配电箱的电火花检测方法及系统,具备以下有益效果:
1、通过在系统中设计电火花监测模块,根据配电箱内部不同的场景,以匹配对应的监测模式,分别为脉冲信号与火花图像模式和脉冲信号与声波信号模式,不同模式中均采用双单元监测,一方面能够确保监测结果的准确性,避免出现误判的情况,另一方面不同模式的使用能够确保电火花能够被有效的监测,增强了整个系统的适用性;
2、通过采集各类评估参数,在确保出现由于电火花引起的故障点时进行初级报警,并对评估参数进行分析处理,生成用于判断产生故障严重程度的电火花程度评估值Dcpz,并将电火花程度评估值Dcpz与设置的评估阈值进行对比,能够更加直观的判断出配电箱的故障严重程度,且严重程度与对应配电箱所需要检修的次数成正比,以便及时发现配电箱内的故障,在一定程度上能够做到提前调整的操作,从而保证配电箱使用时的稳定性。
附图说明
图1为本发明应用于配电箱的电火花检测系统的模块化结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1:请参阅图1,本发明提供一种应用于配电箱的电火花检测系统,包括:
电火花监测模块,其包括脉冲信号监测单元、高清图像监测单元以及超声波监测单元,用于对配电箱内是否出现电火花进行监测;
脉冲信号监测单元:作为电火花的主要监测手段,利用脉冲信号检测技术,通过安装对应传感器监测电流的快速变化,捕捉电火花产生的瞬时电流脉冲,若产生了瞬时电流脉冲,则表示出现配电箱内出现电火花,反之则未出现;
其中,对应传感器为霍尔传感器或电流变送器,对应传感器安装于配电箱内的电流线路上,设定预定的采样频率以捕获电火花产生的快速变化,还可对采集到的电流波形进行可视化展示,用于进一步验证是否存在与电火花对应的瞬时电流脉冲。
高清图像监测单元:作为电火花的辅助验证手段之一,通过在配电箱内安装高清摄像头,且高清摄像头内置图像处理算法,用于实时采集和处理配电箱内电火花的图像,并提取电火花的图像参数,该图像参数至少包括:电火花的位置、形状和长度,若是能够采集到电火花的图像,则表示配电箱内出现电火花,反之则未出现;
结合配电箱内应用场景,图像处理算法采用边缘检测算法或特征提取算法,其中的边缘检测算法为Canny算法:检测图像中明显的边缘区域,可以通过检测电火花图像的边缘来确定其位置和形状;特征提取算法用于从图像中提取具有代表性的特征,可以应用于火花图像中,提取形状、颜色特征。
超声波监测单元:作为电火花的辅助验证手段之一,通过在配电箱内的对立侧壁上安装超声波发射器和超声波接收器,用于探测电火花产生的声波信号,在探测电火花时,若是产生的声波信号具有瞬时性,则表示配电箱内出现电火花,反之则未出现;
对于配电箱内安装超声波发射器和超声波接收器的位置,该位置需要保证超声波完全覆盖配电箱内的器件,以避免发生遗漏的情况。
配置验证模块,将配电箱内分为至少两个分区,标记为一号分区和二号分区,高清摄像头位于一号分区中,且监测的图像完全覆盖一号分区,该分区内的器件表面不存在遮挡物,超声波发射器和超声波接收器均位于二号分区中,且超声波完全覆盖二号分区,该分区内的器件表面存在遮挡物,实际操作时一号分区和二号分区也存在交叉区域;
在一号分区中运行模式一,该模式下包括脉冲信号监测单元与高清图像监测单元,在脉冲信号监测单元监测到瞬时电流脉冲的前提下,通过高清图像监测单元检测该时间节点下是否采集到电火花的图像,若是,则表示检测到电火花,并触发异常报警模块中的一号报警机制,例如:通过一号报警器发出蜂鸣报警声音并使警示灯频闪,若不是,则系统不做出响应;
在二号分区中运行模式二,该模式下包括脉冲信号监测单元与超声波监测单元,在脉冲信号监测单元监测到瞬时电流脉冲的前提下,通过超声波监测单元检测该时间节点下是否到瞬时的声波信号,若是,则表示检测到电火花,并触发异常报警模块中的二号报警机制,例如:通过二号报警器发出蜂鸣报警声音并使警示灯频闪,若不是,则系统不做出响应。
具体的,若是一号报警器启动,则表示一号分区内检测到电火花,若是二号报警器启动,则表示二号分区内检测到电火花,若是两个报警器均启动,则表示一号分区和二号分区的交叉区域内检测到电火花,方便后续工作人员进行检修工作时能够快速的对出现电火花的区域进行初步定位。
上述的模式一适用于配电箱内部空间无遮碍物的场景,综合利用了脉冲信号和图像信息,提高监测的准确性和定位精度,模式二适用于配电箱内部存在遮挡物的场景,脉冲信号监测和超声波监测可以独立检测并识别电火花产生的故障点,脉冲信号监测可以对遮挡物穿透进行检测,在遮挡物较多的情况下能提供稳定的监测结果,而超声波监测则可以通过传播和反射来检测遮挡物后面的故障点,在不同的模式中,高清图像监测和超声波监测均起到对脉冲信号监测的验证作用。
通过在系统中设计电火花监测模块,根据配电箱内部不同的场景,以匹配对应的监测模式,分别为脉冲信号与火花图像模式和脉冲信号与声波信号模式,不同模式中均采用双单元监测,一方面能够确保监测结果的准确性,避免出现误判的情况,另一方面不同模式的使用能够确保电火花能够被有效的监测,增强了整个系统的适用性。
需要说明的是;本方案中说明的电火花和火花属于同一类说明。
数据分析处理模块,接收来自脉冲信号监测单元、高清图像监测单元以及超声波监测单元的数据,进行处理分析;
进行处理分析的内容包括:
S1、特征提取:从火花图像(即电火花的图像)中提取的特征包括火花长度值和电火花最大亮度值,从脉冲信号(即瞬时电流脉冲)中提取的特征包括在出现电火花时间段内的电流强度和放电频率,从声波信号(即瞬时的声波信号)中提取的特征包括出现电火花时的声波振幅、声波频率以及声波时长;
S2、频谱分析:对采集到的脉冲信号和声波信号进行频谱分析,得到不同频率成分的能量分布情况,以帮助判断火花产生的频率范围和故障类型;
S3、数据合并与校准:将来自不同监测单元所提取的特征进行合并;
具体步骤为:S3.1、数据预处理:对特征进行预处理,预处理的内容至少包括:去除噪声、滤波和边界检测,以提升数据质量和准确性;
S3.2、时间对齐:对经过预处理后的特征进行时间对齐,确保数据在时间上的对应关系;例如,将脉冲信号监测单元获得的瞬时电流脉冲的时间节点与火花图像、声波信号进行时间上的对应,另外该时间节点也可作为时间段;
S3.3、数据拟合与转换:对从不同监测单元采集到的特征进行拟合和转换,以确保不同数据之间的单位和量级一致,例如:将火花图像中的亮度值和长度值与脉冲信号中的电流强度和放电频率进行转换,以及将声波信号中的振幅、频率和时长进行转换;
S4、数据存储与分析:将处理后的特征数据进行存储,以供后续分析和调查使用,存储时使用数据库或存储系统,对历史数据进行存档,并应用数据分析算法进行火花趋势的预测,该处的数据分析算法为回归分析,建立特征之间的数字模型,以检测和预测可能的火花趋势。
评估对比模块,将数据分析处理模块内经过处理的特征直接或间接作为评估参数,该评估参数为:放电频率、电流强度指数、电火花最大亮度值以及辅助参数值,辅助参数值为火花长度值或声波特征评估指数,搭建数据分析模型,生成电火花程度评估值Dcpz,所依据的公式如下:式中,Fp为放电频率,Qzs为电流强度指数,Lr为电火花最大亮度值,Fzc为辅助参数值,/>分别为放电频率、电流强度指数、电火花最大亮度值以及辅助参数值的预设比例系数,
且,/>,G为常数修正系数,且G取3。
需要说明的是:本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的预设比例系数;将设定的预设比例系数,可以是预设比例系数和采集的样本数据代入公式,任意两个公式构成二元一次方程组,将计算得到的系数进行筛选并取均值,得到的取值;系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值,便于后续比较,关于系数的大小,取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的预设比例系数,也可说是根据实际进行预设规定的,只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可,对于其他公式中说明的预设比例系数、常数修正系数中,也同样采取上述的说明。
通过采集各类评估参数,在确保出现由于电火花引起的故障点时进行初级报警,并对评估参数进行分析处理,生成用于判断产生故障严重程度的电火花程度评估值Dcpz,并将电火花程度评估值Dcpz与设置的评估阈值进行对比,能够更加直观的判断出配电箱的故障严重程度,且严重程度与对应配电箱所需要检修的次数成正比,以便及时发现配电箱内的故障,在一定程度上能够做到提前调整的操作,从而保证配电箱使用时的稳定性。
放电频率Fp:指的是电火花的产生频率,即单位时间内出现的电火花次数,频繁的电火花可能会增加对设备和电路的干扰程度,具体获取放电频率的方式为:将脉冲信号转化为数字信号后,进行脉冲计数,计算单位时间内脉冲的数量,并将脉冲数量除以单位时间,即可得到放电频率;
电流强度指数Qzs:计算电流强度指数的公式为:Qzs= ∫[t1,t2] I(t) dt,其中[t1,t2]表示要计算电流强度指数的时间段,I(t)表示该时间段内的电流强度,该时间段内的电流强度的获取方法为:使用电阻式电流互感器,将其与示波器连接并夹在电路中的导线上,将电流通过电阻转换为电压信号,然后示波器可以显示转换后的电压信号,并使用欧姆定律进行计算,以获得电流强度;
电火花最大亮度值Lr:由于配电箱内环境较暗,符合测量条件,该环境能够降低周围光源对测量结果的影响,从而提高测量结果的准确性,获取电火花最大亮度值的方式为:在高清图像监测单元内的高清摄像头上安装光度计,通过光度计在火花放电的瞬间记录观测到的最大亮度值;
辅助参数值Fzc:在模式一中辅助参数值为火花长度值,在模式二中辅助参数值为声波特征评估指数;
火花长度值It:指电火花放电时产生的火花长度,使用高清摄像头进行火花长度的测量时,将摄像头调整为高速连续拍摄模式,将电火花的放电过程进行录制,然后通过分析录制的视频,即可测量火花的长度,具体分析录制视频的过程为:对于视频的每一帧中提取出的火花轮廓,在图像上进行长度测量,可以使用基于像素的方法或者实际物理尺寸的标定测量;
声波特征评估指数Szs:用于综合评估声音信号的特征,计算声波特征评估指数的公式如下:式中,/>为声波振幅,/>为声波频率,为声波时长,/>分别为声波振幅、声波频率以及声波时长的预设比例系数,
且,/>;
超声波监测单元中的超声波接收器可以获取声波振幅、声波频率和声波时长,超声波接收器通常包括一个声波传感器或压电陶瓷晶体,它可以将接收到的声波信号转换成电信号,通过测量电信号的振幅和频率,可以获取声波信号的振幅和频率,另外通过计算接收到声波信号的时间间隔,可以得出声波的时长。
并设置评估阈值,评估阈值包括第一评估阈值Myz1和第二评估阈值Myz2,且Myz1<Myz2,Myz1=∣Mol-Xz∣,Myz2=Mol+Xz;Mol为标准阈值,可根据实际情况进行自行设定,Xz为校正值;
获取校正值Xz的步骤如下:
S101、采集配电箱内的环境温度Wr和湿度Hr;
S201、搭建数据处理模型,生成校正值Xz,所依据的公式为:式中,b1、b2为环境温度、环境湿度的预设比例系数,b1>b2>0。
配电箱内的环境温度和湿度可通过安装于配电箱内的温湿度传感器获取,且环境温度和湿度获取的时间节点也保持与获取瞬时电流脉冲的时间节点相一致。
通过采集配电箱内的环境相关参数,生成校正值Xz,将考虑到的配电箱内环境因素,通过校正值Xz的形式完成对评估阈值的修正,有效提高了系统对于预警等级判断的精度。
将评估阈值与电火花程度评估值Dcpz进行对比;
若是电火花程度评估值Dcpz<第一评估阈值Myz1,则表示出现的电火花处于一级严重程度,检测系统发出一级预警,并执行第一检修策略;
若是第一评估阈值Myz1≤电火花程度评估值Dcpz<第二评估阈值Myz2,则表示出现的电火花处于二级严重程度,检测系统发出二级预警,并执行第二检修策略;
若是第二评估阈值Myz2≤电火花程度评估值Dcpz,则表示出现的电火花处于三级严重程度,检修系统发出三级预警,并执行第三检修策略。
其中,一级严重程度、二级严重程度、三级严重程度依次增大,一级预警、二级预警以及三级预警的预警频率依次加快,改变对应报警器的发出声光的频率。
检修模块,根据对比结果执行相应的策略,且三个检修策略的基础均为断电停机,并改变预定时间周期内的检修次数,在第一检修策略、第二检修策略以及第三检修策略中,检修次数的获取所依据的公式如下:式中,Jx为检修次数,n表示第n检修策略,Dcpz表示电火花程度评估值,且电火花程度评估值与检修次数成正相关,例如:固定时间周期一般为一天,若是电火花程度评估值Dcpz为8.354,需要执行第二检修策略,则对应的检修次数为4.166,则一天内检查的次数为4~5次。
实施例2:本发明提供一种应用于配电箱的电火花检测方法,包括如下步骤:
步骤一、将配电箱内分为至少两个分区,标记不存在遮挡物的分区为一号分区,存在遮挡物的分区为二号分区,高清摄像头和超声波发射器与超声波接收器分别位于一号分区和二号分区内;
在一号分区中运行模式一,该模式下包括脉冲信号监测与高清图像监测,获取脉冲信号和火花图像;在二号分区中运行模式二,该模式下包括脉冲信号监测与超声波监测,获取脉冲信号和声波信号,在不同模式运行下,检测到电火花时触发报警机制;
步骤二、接收来自步骤一的监测数据,并进行处理分析,分析处理过程如下:
S1、特征提取:从火花图像中提取的特征包括火花长度值和电火花最大亮度值,从脉冲信号中提取的特征包括在出现电火花时间段内的电流强度和放电频率,从声波信号中提取的特征包括出现电火花时的声波振幅、声波频率以及声波时长;
S2、频谱分析:对采集到的脉冲信号和声波信号进行频谱分析,得到不同频率成分的能量分布情况;
S3、数据合并与校准:将来自S1中所提取的全部特征进行合并;
S4、数据存储与分析:将处理后的特征数据进行存储,存储时使用到数据库,用于对历史数据进行存档,并应用数据分析算法进行火花趋势的预测;
步骤三、将经过处理的特征直接或间接作为评估参数,且评估参数为:放电频率、电流强度指数、电火花最大亮度值以及辅助参数值,辅助参数值为火花长度值或声波特征评估指数,搭建数据分析模型,生成电火花程度评估值Dcpz,并设置评估阈值与电火花程度评估值Dcpz进行对比;
步骤四、根据对比结果执行相应的策略,且相应的检修策略基础均为断电停机,并改变预定时间周期内的检修次数。
上述公式均是去量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式,公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时,上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件,或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,既可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种应用于配电箱的电火花检测系统,其特征在于:包括:
电火花监测模块,其包括脉冲信号监测单元、高清图像监测单元以及超声波监测单元,用于对配电箱内是否出现电火花进行监测;
配置验证模块,将配电箱内分为至少两个分区,标记不存在遮挡物的分区为一号分区,存在遮挡物的分区为二号分区,高清摄像头和超声波发射器与超声波接收器分别位于一号分区和二号分区内,在一号分区中运行模式一,该模式下包括脉冲信号监测单元与高清图像监测单元,在二号分区中运行模式二,该模式下包括脉冲信号监测单元与超声波监测单元,在不同模式运行下,检测到电火花时触发异常报警模块中的报警机制;
数据分析处理模块,接收来自电火花监测模块的数据,并进行处理分析;
评估对比模块,将数据分析处理模块内经过处理的特征直接或间接作为评估参数,且评估参数为:放电频率、电流强度指数、电火花最大亮度值以及辅助参数值,辅助参数值为火花长度值或声波特征评估指数,搭建数据分析模型,生成电火花程度评估值Dcpz,并设置评估阈值与电火花程度评估值Dcpz进行对比;
检修模块,根据对比结果执行相应的策略,且相应的检修策略基础均为断电停机,并改变预定时间周期内的检修次数。
2.根据权利要求1所述的一种应用于配电箱的电火花检测系统,其特征在于:所述脉冲信号监测单元通过安装霍尔传感器监测电流的变化,根据是否捕捉到电火花产生的瞬时电流脉冲,来判断是否出现电火花;所述高清图像监测单元通过在配电箱内安装高清摄像头,根据是否采集到电火花的图像,来判断是否出现电火花;所述超声波监测单元通过在配电箱内的对立侧壁上安装超声波发射器和超声波接收器,根据是否探测到瞬时性的声波信号,来判断是否出现电火花。
3.根据权利要求1所述的一种应用于配电箱的电火花检测系统,其特征在于:运行模式一的过程中:在脉冲信号监测单元监测到瞬时电流脉冲的前提下,通过高清图像监测单元检测该时间节点下是否采集到电火花的图像,若是,则表示检测到电火花,并触发异常报警模块中的报警机制,若不是,则系统不做出响应;
运行模式二的过程中:在脉冲信号监测单元监测到瞬时电流脉冲的前提下,通过超声波监测单元检测该时间节点下是否到瞬时的声波信号,若是,则表示检测到电火花,并触发异常报警模块中的报警机制,若不是,则系统不做出响应。
4.根据权利要求1所述的一种应用于配电箱的电火花检测系统,其特征在于:在所述数据分析处理模块中进行处理分析的的内容包括:
S1、特征提取:从火花图像中提取的特征包括火花长度值和电火花最大亮度值,从脉冲信号中提取的特征包括在出现电火花时间段内的电流强度和放电频率,从声波信号中提取的特征包括出现电火花时的声波振幅、声波频率以及声波时长;
S2、频谱分析:对采集到的脉冲信号和声波信号进行频谱分析,得到不同频率成分的能量分布情况;
S3、数据合并与校准:将来自不同监测单元所提取的特征进行合并;
S4、数据存储与分析:将处理后的特征数据进行存储,存储时使用到数据库,用于对历史数据进行存档,并应用数据分析算法进行火花趋势的预测。
5.根据权利要求4所述的一种应用于配电箱的电火花检测系统,其特征在于:在所述S3中的具体步骤如下:
S3.1、数据预处理:对提取到特征进行预处理;
其中,预处理的内容至少包括:去除噪声、滤波和边界检测;
S3.2、时间对齐:对经过预处理后的特征进行时间对齐,用于确保数据特征在时间上的对应关系;
S3.3、数据拟合与转换:对从不同监测单元采集到的特征进行拟合和转换,以确保不同数据之间的单位和量级一致。
6.根据权利要求1所述的一种应用于配电箱的电火花检测系统,其特征在于:生成电火花程度评估值Dcpz所依据的公式如下:式中,Fp为放电频率,Qzs为电流强度指数,Lr为电火花最大亮度值,Fzc为辅助参数值,分别为放电频率、电流强度指数、电火花最大亮度值以及辅助参数值的预设比例系数,
且,/>,G为常数修正系数。
7.根据权利要求6所述的一种应用于配电箱的电火花检测系统,其特征在于:
放电频率Fp:表示电火花的产生频率,具体获取放电频率的方式为:将脉冲信号转化为数字信号后,进行脉冲计数,计算单位时间内脉冲的数量,并将脉冲数量除以单位时间,即可得到放电频率;
电流强度指数Qzs:计算电流强度指数的公式为:Qzs= ∫[t1,t2] I(t) dt,其中[t1,t2]表示要计算电流强度指数的时间段,I(t)表示该时间段内的电流强度,该时间段内的电流强度的获取方法为:使用电阻式电流互感器,将其与示波器连接并夹在电路中的导线上,将电流通过电阻转换为电压信号,然后示波器显示转换后的电压信号,并使用欧姆定律进行计算,以获得电流强度;
电火花最大亮度值Lr:获取电火花最大亮度值的方式为:在高清图像监测单元内的高清摄像头上安装光度计,通过光度计在火花放电的瞬间记录观测到的最大亮度值;
辅助参数值Fzc:在模式一中辅助参数值为火花长度值,在模式二中辅助参数值为声波特征评估指数;
火花长度值It:指电火花放电时产生的火花长度,使用高清摄像头进行火花长度的测量时,将摄像头调整为高速连续拍摄模式,将电火花的放电过程进行录制,然后通过分析录制的视频,即可测量火花的长度;
声波特征评估指数Szs:用于综合评估声音信号的特征,计算声波特征评估指数的公式如下:式中,/>为声波振幅,/>为声波频率,/>为声波时长,/>分别为声波振幅、声波频率以及声波时长的预设比例系数,
且,/>。
8.根据权利要求6所述的一种应用于配电箱的电火花检测系统,其特征在于:设置评估阈值与电火花程度评估值Dcpz进行对比时:
评估阈值包括第一评估阈值Myz1和第二评估阈值Myz2,且Myz1<Myz2,Myz1=∣Mol-Xz∣,Myz2=Mol+Xz;
其中,获取校正值Xz的步骤如下:
S101、采集配电箱内的环境温度Wr和湿度Hr;
S201、搭建数据处理模型,生成校正值Xz,所依据的公式为:式中,b1、b2为环境温度、环境湿度的预设比例系数,b1>b2>0;
将评估阈值与电火花程度评估值Dcpz进行对比;
若是电火花程度评估值Dcpz<第一评估阈值Myz1,则表示出现的电火花处于一级严重程度,检测系统发出一级预警,并执行第一检修策略;
若是第一评估阈值Myz1≤电火花程度评估值Dcpz<第二评估阈值Myz2,则表示出现的电火花处于二级严重程度,检测系统发出二级预警,并执行第二检修策略;
若是第二评估阈值Myz2≤电火花程度评估值Dcpz,则表示出现的电火花处于三级严重程度,检修系统发出三级预警,并执行第三检修策略。
9.根据权利要求8所述的一种应用于配电箱的电火花检测系统,其特征在于:在第一检修策略、第二检修策略以及第三检修策略中,检修次数的获取所依据的公式如下:式中,Jx为检修次数,n表示第n检修策略,Dcpz表示电火花程度评估值,且电火花程度评估值与检修次数成正相关。
10.一种应用于配电箱的电火花检测方法,使用所述权利要求1至9中的任一种所述系统,其特征在于:包括如下步骤:
步骤一、将配电箱内分为至少两个分区,标记不存在遮挡物的分区为一号分区,存在遮挡物的分区为二号分区,高清摄像头和超声波发射器与超声波接收器分别位于一号分区和二号分区内;
在一号分区中运行模式一,该模式下包括脉冲信号监测与高清图像监测,获取脉冲信号和火花图像;在二号分区中运行模式二,该模式下包括脉冲信号监测与超声波监测,获取脉冲信号和声波信号,在不同模式运行下,检测到电火花时触发报警机制;
步骤二、接收来自步骤一的监测数据,并进行处理分析,分析处理过程如下:
S1、特征提取:从火花图像中提取的特征包括火花长度值和电火花最大亮度值,从脉冲信号中提取的特征包括在出现电火花时间段内的电流强度和放电频率,从声波信号中提取的特征包括出现电火花时的声波振幅、声波频率以及声波时长;
S2、频谱分析:对采集到的脉冲信号和声波信号进行频谱分析,得到不同频率成分的能量分布情况;
S3、数据合并与校准:将来自S1中所提取的全部特征进行合并;
S4、数据存储与分析:将处理后的特征数据进行存储,存储时使用到数据库,用于对历史数据进行存档,并应用数据分析算法进行火花趋势的预测;
步骤三、将经过处理的特征直接或间接作为评估参数,且评估参数为:放电频率、电流强度指数、电火花最大亮度值以及辅助参数值,辅助参数值为火花长度值或声波特征评估指数,搭建数据分析模型,生成电火花程度评估值Dcpz,并设置评估阈值与电火花程度评估值Dcpz进行对比;
步骤四、根据对比结果执行相应的策略,且相应的检修策略基础均为断电停机,并改变预定时间周期内的检修次数。
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---|---|
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117889943A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-04-16 | 浙江维度仪表有限公司 | 基于机器学习的气体超声波流量计检验方法及系统 |
CN118483510A (zh) * | 2024-07-16 | 2024-08-13 | 扬州乐军电子科技有限公司 | 一种配电箱的用电安全监测方法及预警装置 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US2280226A (en) * | 1940-05-27 | 1942-04-21 | Floyd A Firestone | Flaw detecting device and measuring instrument |
JPS62153749A (ja) * | 1985-12-27 | 1987-07-08 | Mitsubishi Electric Corp | 超音波もしくは電磁波による物体映像化装置 |
JP2004061358A (ja) * | 2002-07-30 | 2004-02-26 | Kawatetsu Advantech Co Ltd | 電力機器の絶縁体中の部分放電検出方法及びその装置 |
CN106885973A (zh) * | 2015-12-15 | 2017-06-23 | 天津市鸿远电气股份有限公司 | 一种应用于配电箱的电火花检测方法及系统 |
CN107607842A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-01-19 | 云南电网有限责任公司红河供电局 | 一种基于物联网技术的弧光在线监测系统 |
CN109459672A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-03-12 | 西安理工大学 | 基于紫外光探测的铁路接触网电火花识别方法及系统 |
CN110161386A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-23 | 贵州电网有限责任公司 | 一种便携式高压电缆接头局部放电检测装置及方法 |
CN110340471A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-18 | 华中科技大学 | 磁场作用下激光诱导等离子体辅助电火花复合加工装置及方法 |
CN212674463U (zh) * | 2020-09-14 | 2021-03-09 | 中国科学技术大学 | 准确测试可燃气非稳态爆轰阻火器效果的可视化试验装置 |
CN115876355A (zh) * | 2022-12-20 | 2023-03-31 | 浙江中兴防爆器材有限公司 | 防爆配电箱的安全预警方法 |
CN116026403A (zh) * | 2022-11-09 | 2023-04-28 | 国能四川西部能源股份有限公司 | 开关柜故障预警方法、装置、介质和电子设备 |
CN116288637A (zh) * | 2023-02-01 | 2023-06-23 | 中科艾尔(北京)科技有限公司 | 一种电解抛光过程中表面光滑度的控制系统及方法 |
-
2023
- 2023-10-16 CN CN202311334992.7A patent/CN117092470B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US2280226A (en) * | 1940-05-27 | 1942-04-21 | Floyd A Firestone | Flaw detecting device and measuring instrument |
JPS62153749A (ja) * | 1985-12-27 | 1987-07-08 | Mitsubishi Electric Corp | 超音波もしくは電磁波による物体映像化装置 |
JP2004061358A (ja) * | 2002-07-30 | 2004-02-26 | Kawatetsu Advantech Co Ltd | 電力機器の絶縁体中の部分放電検出方法及びその装置 |
CN106885973A (zh) * | 2015-12-15 | 2017-06-23 | 天津市鸿远电气股份有限公司 | 一种应用于配电箱的电火花检测方法及系统 |
CN107607842A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-01-19 | 云南电网有限责任公司红河供电局 | 一种基于物联网技术的弧光在线监测系统 |
CN109459672A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-03-12 | 西安理工大学 | 基于紫外光探测的铁路接触网电火花识别方法及系统 |
CN110161386A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-23 | 贵州电网有限责任公司 | 一种便携式高压电缆接头局部放电检测装置及方法 |
CN110340471A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-18 | 华中科技大学 | 磁场作用下激光诱导等离子体辅助电火花复合加工装置及方法 |
CN212674463U (zh) * | 2020-09-14 | 2021-03-09 | 中国科学技术大学 | 准确测试可燃气非稳态爆轰阻火器效果的可视化试验装置 |
CN116026403A (zh) * | 2022-11-09 | 2023-04-28 | 国能四川西部能源股份有限公司 | 开关柜故障预警方法、装置、介质和电子设备 |
CN115876355A (zh) * | 2022-12-20 | 2023-03-31 | 浙江中兴防爆器材有限公司 | 防爆配电箱的安全预警方法 |
CN116288637A (zh) * | 2023-02-01 | 2023-06-23 | 中科艾尔(北京)科技有限公司 | 一种电解抛光过程中表面光滑度的控制系统及方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
JOHN WILLIAM MACKERSIE 等: "Generation of High-Power Ultrasound by Spark Discharges in Water", 《IEEE TRANSACTIONS ON PLASMA SCIENCE》, vol. 33, no. 5, pages 1715 - 1724, XP011140608, DOI: 10.1109/TPS.2005.856411 * |
杨胜 等: "基于超声波闭锁的智能电弧光保护系统及其应用", 《电气时代》, pages 98 - 102 * |
王鹏飞 等: "基于图像背景建模的电火花检测", 《计算机技术与发展》, vol. 28, no. 3, pages 154 - 159 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117889943A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-04-16 | 浙江维度仪表有限公司 | 基于机器学习的气体超声波流量计检验方法及系统 |
CN117889943B (zh) * | 2024-03-13 | 2024-05-14 | 浙江维度仪表有限公司 | 基于机器学习的气体超声波流量计检验方法及系统 |
CN118483510A (zh) * | 2024-07-16 | 2024-08-13 | 扬州乐军电子科技有限公司 | 一种配电箱的用电安全监测方法及预警装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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