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公开(公告)号：CN103746454B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201310738062.8
申请日：2013-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PSCAD与PLC的船舶配电监控与导演方法，其特征在于：PLC对配电设备进行控制和信号采集，PLC通过以太网接收监控台和导演台的信息，并在遥控状态下接收监控台的控制信号；监控台基于WinCC组态软件对配电设备进行监控，导演台基于PSCAD电力系统仿真软件对配电网络进行运行仿真；建立PSCAD接口模块，PSCAD接口模块包括开关状态输入模块和数据输出模块，开关状态输入模块用于导演台调用监控台的电气开关状态信号，数据输出模块用于实现监控台与导演台之间的配电网络信息交互，即实现了WinCC与PSCAD之间数据交互，从而实现了动态仿真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103746454A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310738062.8
申请日：2013-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PSCAD与PLC的船舶配电监控与导演方法，其特征在于：PLC对配电设备进行控制和信号采集，PLC通过以太网接收监控台和导演台的信息，并在遥控状态下接收监控台的控制信号；监控台基于WinCC组态软件对配电设备进行监控，导演台基于PSCAD电力系统仿真软件对配电网络进行运行仿真；建立PSCAD接口模块，PSCAD接口模块包括开关状态输入模块和数据输出模块，开关状态输入模块用于导演台调用监控台的电气开关状态信号，数据输出模块用于实现监控台与导演台之间的配电网络信息交互，即实现了WinCC与PSCAD之间数据交互，从而实现了动态仿真。
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公开(公告)号：CN101832471B
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201010148975.0
申请日：2010-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种信号识别分类方法。首先利用小波变换的方法对含有较高噪声的原始数据进行降噪，在数据分析中将信号分解为高频和低频信息，采用软阈值法对信号进行消噪，然后进行信号重构；在继承小波变换所具有的良好时频局部化优点的同时，对多尺度分析没有细分的高频部分进行进一步的分解；利用小波包变换在多层分解后的不同频带内分析信号，提取出反映系统状态的特征信息；通过非线性变换将输入信号特征向量变换到高维特征空间，然后在这个高维特征空间求取最优线性分类面。本发明克服了神经网络学习中网络结构难以确定、收敛速度慢以及训练时需要大量数据样本等不足，使其具有面向工程实际应用精度高、实时强的特点。
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公开(公告)号：CN101832787A
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN201010148961.9
申请日：2010-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01D5/14
Abstract: 本发明提供的是一种管道压力实时监测装置。管道压力传感器、流量传感器和温度传感器的电流信号经过信号调理电路调理为电压信号，电压信号经多通路电子开关及采样保持电路后，由A/D转换电路进行转换，微处理器周期性地采集所述数字信号，同时将日历时间信息、流量信息和温度信息完整的记录存储到EEPROM中，然后微处理器再利用UART模块将EEPROM中的数据经电平转换和通信网络实时地传送置主机或远程监控中心。本发明解决了现有管道泄漏监测系统数据采集分辨率不高、可靠性低和鲁棒性差的问题，在满足压力信号采集精度和实时性的前提下并具备施工量小、成本低、安装维护方便的特点。
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公开(公告)号：CN101832787B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010148961.9
申请日：2010-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01D5/14
Abstract: 本发明提供的是一种管道压力实时监测装置。管道压力传感器、流量传感器和温度传感器的电流信号经过信号调理电路调理为电压信号，电压信号经多通路电子开关及采样保持电路后，由A/D转换电路进行转换，微处理器周期性地采集所述数字信号，同时将日历时间信息、流量信息和温度信息完整的记录存储到EEPROM中，然后微处理器再利用UART模块将EEPROM中的数据经电平转换和通信网络实时地传送置主机或远程监控中心。本发明解决了现有管道泄漏监测系统数据采集分辨率不高、可靠性低和鲁棒性差的问题，在满足压力信号采集精度和实时性的前提下并具备施工量小、成本低、安装维护方便的特点。
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公开(公告)号：CN101832471A
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN201010148975.0
申请日：2010-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种信号识别分类方法。首先利用小波变换的方法对含有较高噪声的原始数据进行降噪，在数据分析中将信号分解为高频和低频信息，采用软阈值法对信号进行消噪，然后进行信号重构；在继承小波变换所具有的良好时频局部化优点的同时，对多尺度分析没有细分的高频部分进行进一步的分解；利用小波包变换在多层分解后的不同频带内分析信号，提取出反映系统状态的特征信息；通过非线性变换将输入信号特征向量变换到高维特征空间，然后在这个高维特征空间求取最优线性分类面。本发明克服了神经网络学习中网络结构难以确定、收敛速度慢以及训练时需要大量数据样本等不足，使其具有面向工程实际应用精度高、实时强的特点。
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