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龙图腾网获悉国网四川省电力公司资阳供电公司申请的专利一种基于固线器的导线松动检测方法及固线器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：CN120610115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511100905.0，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于固线器的导线松动检测方法及固线器是由刘曦;汪杰;徐祥;丁伟;阳荣龙;陈宇涵设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于固线器的导线松动检测方法及固线器在说明书摘要公布了：本发明涉及电网导线监测技术领域，具体而言，涉及一种基于固线器的导线松动检测方法及固线器，采用本发明所提供的方法和装置，提供了一体化的固线装置，将10kV及以下架空线路固定技术优化成一个装置，无单独的零部件，安装简单，提高施工效率，其次，本发明提出的导线松动监测方法可以实现10kV及以下架空线路固定效果的实时监测及预警，通过数据分析预测导线状态，实现故障预警，并为后续调整提供数据支持，避免了现有的通过人巡机巡的方式监测10kV及以下架空线路固定的情况。本发明还设置了多个传感器，通过采集在不同位置的传感器的数据进行告警信号的判断，较大程度的提高判断的准确率，降低判断误差。

本发明授权一种基于固线器的导线松动检测方法及固线器在权利要求书中公布了：1.一种基于固线器的导线松动检测方法，其特征在于，包括： 基于固线器获取加速度传感器采集的加速度信号和若干个排列于不同位置的压力传感器所采集的压力信号； 判断未处于中部的第二压力传感器的数据是否大于预设的判断压力阈值，若大于，则输出当前导线固定正常的第一信号，若不大于则输出当前导线固定状态异常的第二信号； 当接收到第二信号时，对压力信号和加速度信号进行数据特征提取，构建融合注意力机制的卷积神经网络模型，基于不同状态异常时的历史数据对当前卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型； 将进行了特征提取的压力信号和加速度信号输入至训练好的卷积神经网络模型，通过卷积神经网络模型输出当前状态异常的类别； 设置不同异常状态的判断阈值，基于当前的异常状态与判断阈值进行对比，输出不同等级的告警信号； 所述基于当前的异常状态与判断阈值进行对比，输出不同等级的告警信号包括： 所述异常状态包括松动、舞动和松动舞动同时发生，所述告警信号包括一级告警、二级告警和三级告警，所述一级告警、二级告警和三级告警的严重程度依次降低； 若当前异常状态为舞动，则获取未处于中间位置的若干个第二压力传感器的数值，判断是否有小于舞动压力阈值的数值，若有，则发布二级告警，若无，则发送三级警告； 若当前异常状态为松动，则获取处于中间位置的第一压力传感器的数值，判断是否小于松动压力阈值的数值，若小于，则发布二级告警，若未小于，则发送三级警告； 若当前松动舞动同时发生，若干个第二压力传感器的数值有小于舞动压力阈值的数值，且第一压力传感器的数值小于松动压力阈值的数值，则发送一级告警，否则发送二级告警。

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