一种多用高压试验线夹连接件

    公开(公告)号:CN113049854B

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202110238026.X

    申请日:2021-03-04

    Abstract: 本发明公开了一种多用高压试验线夹连接件,包括线夹连接体、吸附体和支撑杆,线夹连接体用于与实验线夹匹配连接,吸附体用于连接被试品的引线,线夹连接体通过支撑杆与吸附体连接,线夹连接体、吸附体和支撑杆均为导电材质。本发明可以作为多种高压试验专用线夹与被试品引线之间的连接构件,可解决现有高压试验中存在的试验线夹与被试品引线无法正常连接的各类问题,通过考虑实际试验现场被试品引线及试验线夹的结构和材质,形成了系统化的、通用化的、可满足大部分高压试验电流、电压及脉冲信号采集的连接件,能够更好的运用于现场实验当中。

    一种发电机组状态诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN118962444B

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411441204.9

    申请日:2024-10-16

    Abstract: 本发明提供一种发电机组状态诊断方法及系统,属于电量测量诊断技术领域,包括:获取发电机组在当前时刻运行过程中的实时运行数据和实时运行控制指令,其中,实时运行数据包括多个运行子数据;基于所述实时运行数据和所述实时运行控制指令生成第一组合和第二组合,其中,第一组合包括多个第一子组合,第二组合包括多个第二子组合;基于所述第一组合确定第一关联数据,同时,基于所述第二组合确定第二关联数据;基于第一关联数据和第二关联数据确定所述发电机组的状态诊断结果。可以提高发电机组的状态诊断的准确性和实时性,实现了对发电机组运行状态的精准监控与早期故障识别,提高了系统的稳定性与安全性。

    一种不抽转子检测控制方法及系统

    公开(公告)号:CN118952223B

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411419275.9

    申请日:2024-10-12

    Abstract: 本发明提供一种不抽转子检测控制方法及系统,涉及发电机检测技术领域,其方法包括:实时获取机器人的控制指令,同时,通过预设传感器实时获取机器人的运动数据,输出初始数据;对初始数据进行解析得到解析数据,并对解析数据进行数据分析,得到与机器人中设置的电磁铁对应的目标电流数据;基于目标电流数据,且结合获取得到的时间常数确定电磁铁的控制数据,输出电磁铁控制数据;基于电磁铁控制数据,对电磁铁的运行参数进行控制,同步输出控制过程数据,对控制过程进行效果评估输出控制评估结果,并对控制过程进行优化。本发明可以实时监测机器人在发电机中的运行状态,并提升机器人在发电机中的作业效率和作业精度,实现对机器人的精确控制。

    一种流体流量测试装置
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116818032A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310803847.2

    申请日:2023-07-03

    Abstract: 本发明公开一种流体流量测试装置,包括支撑杆、测试元件以及信息处理元件,测试元件包括两测试探头,测试探头可滑动地设置于支杆上。进行测试时,移动支撑杆,使得输送待测试流体的管道进入两支杆围成的区域内,沿支杆滑动两测试探头,使测试探头的探头感应区域与输送待测试流体的管道外壁相抵,两测试探头交错设置,且两测试探头的探头感应区域的连线穿过输送管道内的待测试流体,以保证信息处理元件根据两测试探头的超声波数据、输送管道的材质厚度、流体属性以及两测试探头的尺寸位置关系,计算得出流体的流量信息。本发明利用支撑杆对测试元件进行支撑,提高了测试元件的测试稳定性,有利于提高测试精确度。

    一种风电功率的区间预测方法

    公开(公告)号:CN112241802A

    公开(公告)日:2021-01-19

    申请号:CN201910649399.9

    申请日:2019-07-18

    Abstract: 本发明涉及电力技术领域,尤其是一种风电功率的区间预测方法,具体步骤如下:S1、将风电功率相关数据进行归一化处理,确定卷积神经网络的卷积层和池化层参数以及长短期记忆网络的输入层、隐含层和输出层的神经元数目,全连接层神经元数目,使用卷积神经网络获得风电相关信息的特征图谱作为相关信息的特征图谱作为长短期记忆网络分位数回归的输入信息;S2、确定长短期记忆网络分位数回归中的分位点数目;S3、采用训练完毕的长短期记忆网络分位数回归输出在不同分位点下的预测风电功率分位数,从而描述出风电功率波动范围。本发明通过设置不同的分位点便可得到在不同分位数下的风电功率区间预测结果,从而描述风电功率变化的不确定性。

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