典型文献
基于图像深度学习的高压断路器操动机构锈蚀状态评估
文献摘要：
高压断路器在长期运行过程中会产生不同程度及不同形态的锈蚀,其操动机构的关键零部件连接处存在锈蚀时,会影响断路器分合闸速度,严重时将导致机构拒动,危及电力系统的供电安全.因此,对高压断路器操动机构进行锈蚀检测并评估其运行状态具有重要意义.本文提出一种基于图像深度学习的高压断路器操动机构锈蚀状态评估方法,首先,根据高压断路器的工作原理和结构特点,建立评价指标体系,并利用主客观综合赋权法,确定各指标综合权重;其次,利用YOLO深度学习算法识别操动机构的锈蚀位置和锈蚀等级,计算相关评价指标;最后,通过模糊综合评价方法,获得锈蚀状态的评价结果.对YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5算法进行性能测试,表明YOLOv5算法在准确度和速度等方面综合表现更好;最后,对某台已投运的高压断路器进行锈蚀状态评估,与实际情况对比,验证了所提方法的合理性.
文献关键词：
高压断路器;操动机构;图像深度学习;锈蚀状态评估;YOLO算法;模糊综合评价
中图分类号：
作者姓名：
杨鼎革;丁彬;高健;牛博;赵陈琛;郭艺博;张国钢
作者机构：
国网陕西省电力公司电力科学研究院,陕西 西安710100;西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,陕西 西安710049
文献出处：
引用格式：
[1]杨鼎革;丁彬;高健;牛博;赵陈琛;郭艺博;张国钢-.基于图像深度学习的高压断路器操动机构锈蚀状态评估)[J].电工电能新技术,2022(05):71-79
A类：
锈蚀状态评估
B类：
图像深度学习,高压断路器,断路器操动机构,长期运行,不同形态,关键零部件,连接处,分合闸,拒动,电力系统,供电安全,锈蚀检测,主客观综合赋权,综合赋权法,综合权重,深度学习算法,算法识别,模糊综合评价方法,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5,综合表现,投运
AB值：
0.20995
相似文献
加热器参数对操动机构箱内温湿度影响的数值研究
牛信强;黄婷;闫嫱;席雷;杨政衡-西安西电高压开关操动机构有限责任公司,西安 710077;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,西安 710049
一起500kV液压弹簧机构断路器油压低分合闸闭锁故障原因分析
梁旭日;麻震烁;李冰玉;李弘文;安立明-国网冀北电力有限公司超高压分公司,北京 102488;北京电力设备总厂有限公司,北京 102488
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
