买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉扬州市双宝电力设备有限公司申请的专利一种基于电致发光效应的复合绝缘子电场畸变检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119556017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411399341.0，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种基于电致发光效应的复合绝缘子电场畸变检测方法是由李超;梅红伟;马钢;许家泽设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电致发光效应的复合绝缘子电场畸变检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于电致发光效应的复合绝缘子电场畸变检测方法，首先，采用硅橡胶作为基体材料，优化配方和制备工艺，制备出对电场强度高度敏感且具备优异附着性和环境稳定性的电致发光复合涂层材料。其次，利用无人机搭载高分辨率相机，结合优化的航线设计，获取全面且清晰的绝缘子表面图像。随后，通过算法对图像数据进行多变量回归预测，精准捕捉电场分布的局部与全局特征，降低建模误差。最后，通过对比实际测得的电场分布曲线与理论曲线，分析电场畸变，利用特征匹配技术诊断潜在缺陷。本发明在不同环境下均能保持较高的检测准确性，大幅提升了电场分布检测的效率和精度，为电力设备的维护与安全运行提供了可靠的技术支持。

本发明授权一种基于电致发光效应的复合绝缘子电场畸变检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电致发光效应的复合绝缘子电场畸变检测方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1，制备电致发光复合涂层材料，包括基体材料和荧光材料，采用硅橡胶作为基体材料，采用ZnS:Cu作为荧光材料； 步骤2，利用无人机搭载高分辨率相机，结合优化的航线设计，获取全面且清晰的绝缘子表面图像；通过算法对图像数据进行预测，精准捕捉电场分布的局部与全局特征，降低建模误差； 步骤3，通过对比实际测得的电场分布曲线与理论曲线，分析电场畸变，利用特征匹配技术诊断潜在缺陷； 步骤3的具体过程为： 步骤3.1，首先将每个像素点的电场大小值绘制成电场分布图，以直观展示复合绝缘子表面的电场分布情况； 步骤3.2，然后将实际预测测得的电场分布图与理论电场分布进行比对，根据差异分析确定是否存在电场畸变，以及畸变的程度和范围，将电场畸变位置与已知的电场畸变特征进行匹配，识别出可能的缺陷类型和位置，包括内部气孔、局部放电，从而进行缺陷诊断； 步骤3.3，执行器操作：当检测到电场畸变或缺陷时，系统发出报警信号，同时记录下缺陷的位置和类型，并根据预设的报警级别采取相应的处理措施，通知维修人员进行检修更换； 步骤3.2的具体步骤如下： 步骤3.2，数据准备：灰度图像转换为图结构，将预处理后的灰度图像数据转换为图结构，节点Node为图像中的每个像素点，边Edge为相邻像素点之间的连接关系；图像大小为M×N，则节点数为M×N； 图结构G表示： G＝V,E 其中，V表示节点集合，即像素点；E表示边集合，即相邻像素点之间的关系； 灰度值转换：为了将图像中的灰度值转换为相应的电场强度值，需要根据实验测得的光强-电场关系： Ex0,y0＝fIx0,y0,U 接着是采用最小二乘支持向量机-自适应提升算法LSSVM-Adaboost模型训练上述光强-电场关系； 输入特征，灰度值：表示像素点的亮度信息，记为Ix,y； 像素点坐标：表示像素点的位置，记为x，y； 输出数据：目标变量电场强度E； 训练弱分类器：对于每一轮迭代，使用LSSVM训练一个弱分类器，计算误差ei并更新权重； 模型融合：使用加权投票的方式融合多个弱分类器的输出； 迭代更新：重复上述过程，直到达到预设的迭代次数或误差阈值； 训练完成后，模型能够预测图像中每个像素点的电场强度值； 分布图对比：将实际预测测得的电场分布图与理论电场分布进行比对，比对方法使用图像差异计算，本发明选择均方误差MSE： 其中，N是图像中的像素总数，Emeasuredi是实际测得的第i个像素点的电场强度值，Etheoreticali是理论模型中第i个像素点的电场强度值； 缺陷识别：将电场畸变位置与已知的电场畸变特征进行匹配，识别出可能的缺陷类型和位置，包括内部气孔、局部放电，从而进行缺陷诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人扬州市双宝电力设备有限公司，其通讯地址为：225200 江苏省扬州市江都区天山西路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。