（上接第204页）摘要:随着电力企业的飞速发展，设备日趋更新，SF6和真空断路器日益普及，弹簧储能机构也在电力系统得到了广泛应用。
弹簧储能机构不仅体积小，而且相对电磁机构运行稳定，维护量小。
但随着运行年限的增加，日渐暴露出了一些常见缺陷，严重的将影响设备的安全稳定运行。
如微动开关节点粘连、烧毁，机构卡涩造成的拒分、拒合以及一合即分，储能弹簧调节不到位或弹性不足造成的合闸拒动等。
本论文针对日常维护过程中所遇缺陷，结合弹簧储能机构的工作原理，进行了详细的原因分析，并提出相应的检修方法和对策。
关键词:断路器操作机构缺陷原因分析处理0引言随着电力企业的飞速发展，设备日趋更新，SF6和真空断路器日益普及，110kV 及以下断路器大多采用弹簧储能机构，该机构在电力系统得到了最广泛的应用。
弹簧储能机构不仅体积小，而且相对电磁机构具有动作速度快、合闸电流小、储能电源容量小、交直流均可使用、运行稳定、维护量小等优点。
但随着运行年限的增加，该类型机构日渐暴露出了一些缺陷，严重的将影响设备的安全稳定运行。
如微动开关节点粘连、烧毁，机构卡涩造成的拒分、拒合以及一合即分，储能弹簧调节不到位或弹性不足造成的合闸拒动等。
现就以CT-17型弹簧机构为例，结合笔者近几年在日常检修维护和缺陷处理过程中所遇到的问题，以实例进行原因分析。
1机构箱密封不良,机构油泥严重,造成断路器拒动或一合即分故障现象：2010年-2011年，晋中供电分公司变电检修工区所维护的三座110kV 变电站先后四次发生35kV 断路器不能合闸的缺陷，三座变电站均使用同一厂家且同为CT-17操作机构的断路器。
且CT-14型机构也出现过该类缺陷。
检查过程：在现场检查过程中发现，无论电动或手动合闸，均出现断路器一合即跳现场，因此可以排除合闸控制回路的问题。
经过详细检查发现，造成断路器一合即跳的原因是断路器电动合闸后分闸半轴不能回位，相当于一直发出分闸命令，从而造成断路器合闸后不能有效保持合闸状态，在分闸弹簧的作用力下自行分闸。
基于深度学习的疲劳驾驶检测算法研究作者：***来源：《专用汽车》2023年第12期摘要：针对疲劳驾驶检测模型需要的实时性与轻量性，在SSD的基础上提出了SSD-MA 网络作为人脸部件检测网络。
该网络通过替换原SSD主干网络为MobileNetv3，使得模型参数量骤减，加上AFF注意力特征融合了不同尺寸的特征图，进一步提升了对人眼小目标的检测性能，并结合疲劳参数Peclos可以准确地输出被测人员的疲劳状态。
经实验验证，SSD-MA在验证集上的mAP值达到了96.9%，较原SSD-300提高了5%，网络整体体积缩减了89%。
关键词：深度学习；SSD-300；疲劳检测；MobileNetV3；多尺度特征融合中图分类号：U472.9 收稿日期：2023-10-07DOI：10.19999/ki.1004-0226.2023.12.0261 前言疲劳驾驶是指驾驶人由于长时间的连续驾驶、睡眠不足、身体疲劳等原因而导致反应迟钝、注意力不集中等症状的驾驶行为。
这种行为会增加交通事故的风险，因此被视为一种安全隐患。
王小玉等[1]首先利用灰度积分投影对人眼进行粗定位，再用自适应提升算法检测人脸，最后借助2个疲劳参数综合判断驾驶員的疲劳状态。
李昭慧等[2]提出一种基于改进YOLOv4算法的疲劳驾驶检测，在框架中的特征金字塔前后增加卷积，提高对深度特征的提取，引入空洞卷积增加感受野，在最后测试中达到了97.29%的mAP。
张博熠等[3]首先通过单阶段人脸检测器RetinaFace进行人脸关键部位提取，再通过眼嘴特征判断网络EMSD-Net实现了对疲劳特征的分类，最后结合闭眼百分比、持续闭眼时间和持续呵欠时间判定疲劳状态。
娄平等[4]通过改进MTCNN[5]图像金字塔的固定缩小比例和用Ghost模块替换AlexNet中卷积操作大幅降低了网络的参数量实现了检测网络的轻量化。
李泰国等[6]在选择特征问题上融合了驾驶员面部和身体的特征，通过建立多组疲劳特征计算其离散程度，再将其输入LSTM网络进行分类训练达到疲劳检测目的。
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术研究1. 内容描述随着现代交通系统的不断发展和车辆数量的日益增长，道路交通安全问题逐渐凸显，成为公众关注的焦点。
疲劳驾驶作为一种常见的危险驾驶行为，对道路交通安全构成了严重威胁。
开发一种高效、准确的疲劳驾驶检测技术具有重要的现实意义和工程价值。
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术是一种基于计算机视觉、机器学习和深度神经网络等方法的技术手段。
该技术通过采集驾驶员的面部表情、眼部状态、头部运动等生理和行为特征数据，运用深度学习算法对这些数据进行自动分析和识别，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。
与传统的疲劳驾驶检测方法相比，基于深度学习的疲劳驾驶检测技术具有更高的准确性和实时性。
在具体研究中，首先需要收集大量的疲劳驾驶和正常驾驶的样本数据，并进行详细的标注和处理。
选择合适的深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）对这些数据进行训练和学习。
通过不断地优化模型结构和参数，提高模型的泛化能力和准确性。
在实际应用中，将训练好的模型应用于车辆监控系统或驾驶辅助系统中，实现对疲劳驾驶行为的实时检测和报警。
基于深度学习的疲劳驾驶检测技术不仅可以提高道路交通安全管理水平，还可以降低交通事故的发生率，为智能交通系统的发展提供有力支持。
该技术还可以拓展应用于其他领域，如智能家居、医疗健康等，为人类的日常生活带来更多便利和安全保障。
1.1 研究背景随着社会的发展和经济的增长，汽车已经成为人们出行的主要工具。
随着汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题日益严重。
疲劳驾驶作为其中的一个重要因素，对道路交通安全造成了极大的威胁。
疲劳驾驶是指驾驶员在长时间行驶过程中，由于生理、心理原因导致的注意力不集中、反应迟钝等现象，从而降低驾驶员对道路环境的感知能力，增加交通事故的发生概率。
研究疲劳驾驶检测技术具有重要的现实意义。
随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
