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公开(公告)号：CN110244105B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910539746.2
申请日：2019-06-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种磁调制器的全数字矢量解调方法，包括向磁调制器通入已知大小的第一电流；将磁调制器的激励绕组和检测绕组上产生的模拟信号转换为数字信号，得到激励信号和检测信号；构建二次谐波参考信号，去除检测信号的直流分量得到待测信号，二次谐波参考信号和所述待测信号进行相关运算，得到信号输出幅值；向磁调制器通入待测电流，重复上述步骤得到待测电流的信号输出幅值；根据两次信号输出幅值的大小和两次激励信号的频率得到待测电流的大小。本发明通过同时利用检测绕组信号的二次谐波幅值和相位提高测量分辨率，使用全数字方法削弱解调带来的噪声干扰，并通过比例系数自校准方法削弱激励电源频率变化导致测量灵敏度变化引入的误差。
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公开(公告)号：CN110045250B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201910364836.2
申请日：2019-04-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种电力电缆的绝缘状态判断方法及系统，包括：针对磁调制器零点漂移问题的数字滤波；对滤波后数据进行模糊聚类；利用聚类中心点以及距原点距离最远点坐标，计算各条电力电缆线路绝缘劣化概率。其中，针对磁调制器零点漂移问题的数字滤波包括以下步骤：计算n个初始基值；对基值和测量值做算数平均；更新基值数据；卡尔曼滤波。本发明提出的基于磁调制器的电力电缆绝缘状态判断方法，基于卡尔曼滤波能滤除高频噪声，基于基值滤波能有效滤除低频波动的噪声，能够高效地滤除磁调制器因零点漂移造成的测量误差，同时给出电力电缆绝缘劣化的概率，准确判断电力电缆的绝缘状态。
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公开(公告)号：CN110244105A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910539746.2
申请日：2019-06-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种磁调制器的全数字矢量解调方法，包括向磁调制器通入已知大小的第一电流；将磁调制器的激励绕组和检测绕组上产生的模拟信号转换为数字信号，得到激励信号和检测信号；构建二次谐波参考信号，去除检测信号的直流分量得到待测信号，二次谐波参考信号和所述待测信号进行相关运算，得到信号输出幅值；向磁调制器通入待测电流，重复上述步骤得到待测电流的信号输出幅值；根据两次信号输出幅值的大小和两次激励信号的频率得到待测电流的大小。本发明通过同时利用检测绕组信号的二次谐波幅值和相位提高测量分辨率，使用全数字方法削弱解调带来的噪声干扰，并通过比例系数自校准方法削弱激励电源频率变化导致测量灵敏度变化引入的误差。
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公开(公告)号：CN110245446A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910544856.8
申请日：2019-06-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种配电电缆剩余寿命预测方法，包括：构建训练样本集，其中每个样本包括训练用电缆的四种属性的数据，分别为环境属性、电气属性、时间属性和电缆自身属性；采用训练样本集，训练已构建的电缆剩余寿命预测卷积神经网络框架，得到电缆剩余寿命预测卷积神经网络；采集待测电缆的上述四种属性的数据并输入电缆剩余寿命预测卷积神经网络，得到待测电缆的剩余寿命预测值。本发明采用电缆的四种属性的数据，使得训练得到的电缆剩余寿命预测卷积神经网络能够适用于各种复杂环境下的电缆的剩余寿命预测，且采用多种属性的数据，能够全方位更加准确地预测电缆剩余寿命。另外，本发明引入卷积神经网络，可得到预测精度较高的预测模型。
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公开(公告)号：CN110045250A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910364836.2
申请日：2019-04-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种电力电缆的绝缘状态判断方法及系统，包括：针对磁调制器零点漂移问题的数字滤波；对滤波后数据进行模糊聚类；利用聚类中心点以及距原点距离最远点坐标，计算各条电力电缆线路绝缘劣化概率。其中，针对磁调制器零点漂移问题的数字滤波包括以下步骤：计算n个初始基值；对基值和测量值做算数平均；更新基值数据；卡尔曼滤波。本发明提出的基于磁调制器的电力电缆绝缘状态判断方法，基于卡尔曼滤波能滤除高频噪声，基于基值滤波能有效滤除低频波动的噪声，能够高效地滤除磁调制器因零点漂移造成的测量误差，同时给出电力电缆绝缘劣化的概率，准确判断电力电缆的绝缘状态。
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