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公开(公告)号:CN113589098B
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202110786418.X
申请日:2021-07-12
Applicant: 国网河南省电力公司灵宝市供电公司 , 三峡大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 基于大数据驱动的电网故障预测和诊断方法,以某地区电网N年的大数据集为基础,并通过数据采集与监控系统SCADA提取所记录的事件和故障;时间窗口化阶段:在该阶段,通过处理原始的数据采集与监控系统SCADA,以提取故障前和故障后的时间窗口,为基于数据集的故障表征提供基础;关联规则挖掘阶段:该阶段自动识别代表故障前和故障后窗口的所有强耦合关联规则;关联分类器分析阶段:用于评估数据集的预测‑诊断潜力。本发明一种基于大数据驱动的电网故障预测和诊断方法,能够通过电网中记录的海量运行数据实现预测性维护、执行有效故障诊断和减少后续相关支出,以提高用户用电的可靠性和安全性。
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公开(公告)号:CN114769406A
公开(公告)日:2022-07-22
申请号:CN202210421730.3
申请日:2022-04-21
Applicant: 三峡大学
IPC: B21D26/14
Abstract: 本发明涉及采用多凸起环形集磁器的多工件同时成形方法,包括:根据同时成形的工件的数量、种类以及成形规格,确定多凸起环形集磁器的截面形状;制作带有线圈容腔的多凸起环形集磁器,线圈容腔中放置驱动线圈;分别在集磁器上、下侧和内、外侧设置并固定待成形工件;将驱动线圈经放电开关连接到脉冲电源;控制放电开关,对驱动线圈供电,在待成形管件、板件中产生感应涡流而使管件、板件发生变形,达到成形规格。本发明还公开了多种管件和板件同时成形装置。本发明的多工件同时成形方法,实现了管件胀形、管件压缩和板件胀形的同时成形,成倍提高了工件成形效率,并减少了工件电磁成形工艺过程中对环境的电磁辐射,更节能环保。
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公开(公告)号:CN119114741A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202410121176.6
申请日:2022-04-21
Applicant: 三峡大学
IPC: B21D26/033 , B21D43/00
Abstract: 本发明涉及基于十字形集磁器的板件和管件同时成形方法,包括:制作带有线圈容腔的十字形集磁器,线圈容腔中放置驱动线圈;分别在集磁器上、下侧和内、外侧设置并固定待成形工件;将驱动线圈经放电开关连接到脉冲电源;控制放电开关,对驱动线圈供电,在待成形管件、板件中产生感应涡流而使管件、板件发生变形,达到成形规格。本发明还公开了板件和管件同时成形装置。本发明实现了管件胀形、管件压缩和板件胀形的同时成形,成倍提高了工件成形效率,并减少了工件电磁成形工艺过程中对环境的电磁辐射,更节能环保。
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公开(公告)号:CN119114742A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202410121164.3
申请日:2022-04-21
Applicant: 三峡大学
IPC: B21D26/14
Abstract: 本发明涉及采用土字形集磁器的管件和板件成形方法,包括:制作带有线圈容腔的圆环状土字形集磁器,线圈容腔中放置驱动线圈;分别在集磁器上、下侧和内、外侧设置并固定待成形工件;将驱动线圈经放电开关连接到脉冲电源;控制放电开关,对驱动线圈供电,在待成形管件、板件中产生感应涡流而使管件、板件发生变形,达到成形规格。本发明还公开了多种管件和板件同时成形装置。本发明实现了管件胀形、管件压缩和板件胀形的同时成形,成倍提高了工件成形效率,并减少了工件电磁成形工艺过程中对环境的电磁辐射,更节能环保。
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公开(公告)号:CN114769406B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202210421730.3
申请日:2022-04-21
Applicant: 三峡大学
IPC: B21D26/14
Abstract: 本发明涉及采用多凸起环形集磁器的多工件同时成形方法,包括:根据同时成形的工件的数量、种类以及成形规格,确定多凸起环形集磁器的截面形状;制作带有线圈容腔的多凸起环形集磁器,线圈容腔中放置驱动线圈;分别在集磁器上、下侧和内、外侧设置并固定待成形工件;将驱动线圈经放电开关连接到脉冲电源;控制放电开关,对驱动线圈供电,在待成形管件、板件中产生感应涡流而使管件、板件发生变形,达到成形规格。本发明还公开了多种管件和板件同时成形装置。本发明的多工件同时成形方法,实现了管件胀形、管件压缩和板件胀形的同时成形,成倍提高了工件成形效率,并减少了工件电磁成形工艺过程中对环境的电磁辐射,更节能环保。
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公开(公告)号:CN113589098A
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN202110786418.X
申请日:2021-07-12
Applicant: 国网河南省电力公司灵宝市供电公司 , 三峡大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 基于大数据驱动的电网故障预测和诊断方法,以某地区电网N年的大数据集为基础,并通过数据采集与监控系统SCADA提取所记录的事件和故障;时间窗口化阶段:在该阶段,通过处理原始的数据采集与监控系统SCADA,以提取故障前和故障后的时间窗口,为基于数据集的故障表征提供基础;关联规则挖掘阶段:该阶段自动识别代表故障前和故障后窗口的所有强耦合关联规则;关联分类器分析阶段:用于评估数据集的预测‑诊断潜力。本发明一种基于大数据驱动的电网故障预测和诊断方法,能够通过电网中记录的海量运行数据实现预测性维护、执行有效故障诊断和减少后续相关支出,以提高用户用电的可靠性和安全性。
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