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公开(公告)号:CN108614271B
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN201810741637.4
申请日:2018-07-06
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种带反馈校正的多通道超声波任意波形信号发生器,包括PC端、JTAG接口、FPGA、有源晶振、DAC模块、滤波模块、反馈模块和启动键;本发明采用DDS技术并行产生m路相位信号;并在滤波电路后加上反馈模块和反馈信号处理模块;其特点在于只用一个m路选择器和ADC模块对多路信号进行检测,大大降低了资源的消耗,使得结构更加紧凑;同时反馈信号处理模块能对多路信号实际初始相位进行检测;其仅用一个零点检测模块能依次得到所有通道初始相位并结合查表的方式进行振幅与相位的转换,极大地减少了反馈信号处理所占的资源。
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公开(公告)号:CN115861474A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211393042.7
申请日:2022-11-08
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T11/20 , G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种直流偏磁风险图的绘制及使用方法,所述方法包括以下步骤:首先建立风险等级划分表示;然后定位各直流极、变电站的地理位置;通过直流极画圆法和三角形区域划分法进行风险区域划分;之后对风险重合地区和未覆盖地区等风险区域进行处理;至此直流偏磁风险图绘制完成。从直流偏磁风险图挑选出严重或重度或一般风险区域,依据变电站的接地情况、距接地极的距离、和建模计算得出的电流大小来挑选治理方案。本发明方法建立了直流偏磁风险的预估风险图,提出了电力系统不同情况下的直流偏磁治理方案,可以对电网运行、检修部门针对直流偏磁问题展开治理工作提供理论参考及技术指导,帮助维护电力变电站安全、可靠运行。
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公开(公告)号:CN115130732A
公开(公告)日:2022-09-30
申请号:CN202210629935.0
申请日:2022-06-06
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明属于非侵入式负荷监测、分解技术领域,具体为一种基于序列到点和残差连接的非侵入式负荷分解方法,包括:步骤一、数据采集并预处理;步骤二、特征提取;步骤三、构建基于BiLSTM的残差子模块,子模块中引入了自注意力机制,提升网络对关键特征的提取能力,子模块在输入和输出之间建立了直接连接,能更好地解决梯度消失、网络退化等问题;步骤四、搭建基于序列到点和残差连接的非侵入式负荷分解模型,模型中引入了残差子模块,利用序列到点方法使模型输出目标电器对应窗口中点功率值;步骤五、训练模型;步骤六、进行负荷分解。本发明降低了模型的训练难度,负荷分解值的准确性也较高。
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公开(公告)号:CN112581624A
公开(公告)日:2021-03-30
申请号:CN202011538435.3
申请日:2020-12-23
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明涉及电磁场有限元数值分析领域,特别是涉及一种基于距离函数定义边界的二维有限元网格剖分算法。包括:距离函数构造步骤,主要分为两种情况,规则性形状通过几何函数来表示,非规则形状通过图像处理方式来抽象出边界轮廓,并通过基于路径优化的边界平滑算法对边界进行平滑处理。Delaunay三角剖分步骤,用Delaunay三角剖分确定桁架的拓扑,以备网格平滑步骤所用;加入质量评估函数,对网格迭代次数进行限制。网格平滑步骤,通过基于力的网格平滑算法,对网格质量以及效率进行提升。后处理模块,基于距离函数以及二阶高斯投影方法进行不同媒质边界的筛选,根据不同应用场景给予不同边界激励条件,进而求解得到结果。
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公开(公告)号:CN112231915A
公开(公告)日:2021-01-15
申请号:CN202011113830.7
申请日:2020-10-17
Applicant: 中国计量大学
Inventor: 安斯光
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G01C3/00 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及电工技术领域,特别是涉及基于投影测距的物理规划算法,通过标量禁忌优化算法搜索对应单目标的最优值,确定问题锚点;通过锚点确定优化问题的理想线段L或理想空间Ω,以nd个子区域的中心点为顶点,构建nd个伪偏好区域;判定所有采样点是否都在伪偏好区域外部,计算基于所有伪偏好区域的聚合目标函数集合,并动态缩小搜索范围,更新外部档案A,记录各个伪偏好区域本次最优解,将其与当前最优解进行比较,较优者存入外部档案A;判断迭代次数是否达到最大值,当迭代次数i>(ND+NI)时,输出外部档案A结果,本发明中一次运行可获得多个Pareto解;本发明中搜索到的Pareto前沿有良好的分布性;本发明较原始物理规划算法具有快速收敛的优势。
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