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公开(公告)号：CN117825853B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410015579.2
申请日：2024-01-05
Applicant: 南京晓庄学院 , 连云港强连铁塔制造有限公司
IPC: G01R31/00 , H02J13/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力变压器监测技术领域，具体涉及一种电力变压器在线监测与故障诊断系统，用于解决传统的电力变压器监测和故障诊断主要依赖于人工巡检和定期检修，这种方法不仅效率低下，而且可能导致误判或漏判，难以及时发现电力变压器的故障问题，难以保障电力变压器运行的安全性和可靠性的问题；本发明的系统通过实时采集和分析电力变压器的各项数据，能够及时发现电力变压器的故障，并选择最佳的维修人员进行维修，高质量快速度的解决电力变压器故障问题，提高故障处理的效率和准确性，减少因故障导致的停电时间；实施本发明后，能够提高电力变压器运行的安全性和可靠性，降低运营成本，为电力供应的稳定性和可靠性提供保障。
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公开(公告)号：CN117825853A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410015579.2
申请日：2024-01-05
Applicant: 南京晓庄学院 , 连云港强连铁塔制造有限公司
IPC: G01R31/00 , H02J13/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力变压器监测技术领域，具体涉及一种电力变压器在线监测与故障诊断系统，用于解决传统的电力变压器监测和故障诊断主要依赖于人工巡检和定期检修，这种方法不仅效率低下，而且可能导致误判或漏判，难以及时发现电力变压器的故障问题，难以保障电力变压器运行的安全性和可靠性的问题；本发明的系统通过实时采集和分析电力变压器的各项数据，能够及时发现电力变压器的故障，并选择最佳的维修人员进行维修，高质量快速度的解决电力变压器故障问题，提高故障处理的效率和准确性，减少因故障导致的停电时间；实施本发明后，能够提高电力变压器运行的安全性和可靠性，降低运营成本，为电力供应的稳定性和可靠性提供保障。
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公开(公告)号：CN116866854B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202310579435.5
申请日：2023-05-22
Applicant: 南京晓庄学院
Abstract: 本发明涉及生态监测技术领域，具体为一种基于无线传感器网络的海洋生态环境监测系统。包括：数据采集单元、环境分析单元、传感分析单元、功率控制单元和传感校验单元；通过对海洋环境信息和传感信息分别进行分析处理得到活跃指数和负荷指数，并将两者进行归一化处理并取其数值，对数值进行公式化计算得到策略值，据此判断活跃指数和负荷指数是否匹配并生成对应的传感功率区间，并按照对应的传感功率区间调节传感器的运行功率使其配合海洋生态环境，在确保海洋异常监测的同时做到降低传感器能耗，提高传感器能量利用效率和延长电池寿命；通过传感信息对传感器进行校正查验以保证传感器快速准确地恢复正常工作，从而保证监测数据的准确和稳定性。
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公开(公告)号：CN116866854A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310579435.5
申请日：2023-05-22
Applicant: 南京晓庄学院
Abstract: 本发明涉及生态监测技术领域，具体为一种基于无线传感器网络的海洋生态环境监测系统。包括：数据采集单元、环境分析单元、传感分析单元、功率控制单元和传感校验单元；通过对海洋环境信息和传感信息分别进行分析处理得到活跃指数和负荷指数，并将两者进行归一化处理并取其数值，对数值进行公式化计算得到策略值，据此判断活跃指数和负荷指数是否匹配并生成对应的传感功率区间，并按照对应的传感功率区间调节传感器的运行功率使其配合海洋生态环境，在确保海洋异常监测的同时做到降低传感器能耗，提高传感器能量利用效率和延长电池寿命；通过传感信息对传感器进行校正查验以保证传感器快速准确地恢复正常工作，从而保证监测数据的准确和稳定性。
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公开(公告)号：CN119499626A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411537134.7
申请日：2024-10-31
Applicant: 南京晓庄学院
Abstract: 本发明公开了一种高效型智能化多态平衡训练系统，涉及平衡训练技术领域。本发明包括计算单元、无线模块、数据库、肌电单元和显示模块，计算单元的端口与数据库的端口建立数据连接，肌电单元的输出端与无线模块的输入端连接，无线模块的输出端与计算单元的输入端连接，计算单元的输出端与显示模块的输入端连接，肌电单元中的每个模块均由加速度传感器和肌电传感器组成，加速度传感器获取自身的加速度信息A并通过无线模块传输至计算单元中，本发明通过肌电单元分析训练者对每个肢体的控制能力，使评估结果更加真实有效，根据评估结果执行合适的训练方案，调整训练参数k使得训练方案更加合理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117521961B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311507671.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 南京晓庄学院 , 连云港强连铁塔制造有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/10 , G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06T7/136 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的配电物联网监测系统，涉及配电设备监测技术领域；包括配电监测模块、通信模块、云平台、远程操作模块以及远程操作模块；本发明通过对配电设备对应当前监测时间段内的运行参数、环境参数以及使用参数分别进行分析，得到相应的评估指数，根据得到的对应评估指数，可以从各方面反映配电设备的状态，提高了分析的全面性，并基于上述得到评估指数进行整合并进行匹配，生成配电设备对应当前监测时间段的风险警报等级，从而根据风险警报等级执行相应的操作，最大程度上降低了配电设备在实际应用过程中的故障隐患。
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公开(公告)号：CN117521961A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311507671.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 南京晓庄学院 , 连云港强连铁塔制造有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/10 , G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06T7/136 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的配电物联网监测系统，涉及配电设备监测技术领域；包括配电监测模块、通信模块、云平台、远程操作模块以及远程操作模块；本发明通过对配电设备对应当前监测时间段内的运行参数、环境参数以及使用参数分别进行分析，得到相应的评估指数，根据得到的对应评估指数，可以从各方面反映配电设备的状态，提高了分析的全面性，并基于上述得到评估指数进行整合并进行匹配，生成配电设备对应当前监测时间段的风险警报等级，从而根据风险警报等级执行相应的操作，最大程度上降低了配电设备在实际应用过程中的故障隐患。
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公开(公告)号：CN116806791B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310760659.6
申请日：2023-06-27
Applicant: 南京晓庄学院
IPC: A01M7/00 , G06V20/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的农作物病虫害识别方法及系统，涉及农业病虫害识别技术领域，用于解决现有应用在农作物病虫害识别系统对农作物的识别范围小，无法对农作物不同部位进行精准识别，并且在识别到病虫害后无法第一时间进行紧急处理的问题，本发明包括升降结构、横向移动机构、纵向移动机构、喷药组件、收集组件及调节模块；本发明利用设置在农作物区域内的识别系统可对农作物影像数据进行采集，并利用影像数据判断是否存在农作物病虫害情况，采集农作物影像数据时可针对性的对农作物的不同部位进行采集，自动巡查农作物生长情况，大大降低了人力需求。
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公开(公告)号：CN116806791A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310760659.6
申请日：2023-06-27
Applicant: 南京晓庄学院
IPC: A01M7/00 , G06V20/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的农作物病虫害识别方法及系统，涉及农业病虫害识别技术领域，用于解决现有应用在农作物病虫害识别系统对农作物的识别范围小，无法对农作物不同部位进行精准识别，并且在识别到病虫害后无法第一时间进行紧急处理的问题，本发明包括升降结构、横向移动机构、纵向移动机构、喷药组件、收集组件及调节模块；本发明利用设置在农作物区域内的识别系统可对农作物影像数据进行采集，并利用影像数据判断是否存在农作物病虫害情况，采集农作物影像数据时可针对性的对农作物的不同部位进行采集，自动巡查农作物生长情况，大大降低了人力需求。
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公开(公告)号：CN119211980B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411397238.2
申请日：2024-10-09
Applicant: 南京晓庄学院
IPC: H04W24/04 , H04W84/18 , H04L41/0631 , H04L41/16
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络故障检测技术领域，具体公开一种基于深度学习的无线传感器网络故障检测方法。本发明通过对目标无线传感器网络中各节点对应的硬件状态进行监测和分析，能够及时发现目标无线传感器网络中各节点对应的传感器故障、处理器故障以及通信故障，避免无线传感器网络中各节点的硬件故障进一步扩大而影响无线传感器网络的正常运行；通过对目标无线传感器网络中各节点对应的能量供应状态进行监测和分析，能够全面了解节点的能量供应情况，及时发现能量供应不足或电池故障问题，有效确保无线传感器网络运行的可靠性和稳定性。
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