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公开(公告)号:CN118501769A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410903106.6
申请日:2024-07-08
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种逆变器安全测试系统,涉及电性能测试技术领域。该逆变器安全测试系统,包括:电网模拟器,用于模拟电网实际数据施加于逆变器;分组测试系统,通过将预设的电压波动范围A、电压波动频率B和电压波动幅度C数据输出至电网模拟器,对逆变器进行多项分组测试;通过电网模拟器与分组测试系统的结合,系统能够模拟各种电网条件下的逆变器表现,包括电压波动范围、频率和幅度的单独及配合测试,确保逆变器在各种复杂环境下的稳定性和可靠性。同时,谐波测试系统能够实时监测逆变器输出的谐波数据,分析失真情况,进一步保障逆变器输出的纯净性。数据统计分析单元则提供了详尽的测试报告,为逆变器的性能评估和优化提供了有力支持。
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公开(公告)号:CN118887516B
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202411355858.X
申请日:2024-09-27
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开具有动态多尺度特征融合和通道评分能力的神经网络,属于神经网络技术领域,用于图像分类,包括特征提取模块、动态多尺度特征融合模块和通道评分模块,特征提取模块的输出是输入特征,输入特征输入动态多尺度特征融合模块,动态多尺度特征融合模块输出多尺度融合特征,多尺度融合特征输入至通道评分模块,通道评分模块输出鲁棒特征;将待处理的图像使用最大类间方差分割法进行初始分割,将初始分割后的图像输入至特征提取模块,使用全连接层处理鲁棒特征得到待处理的图像分类结果。本发明在分类精度上具有较好的性能表现,优于现有技术的部分分类网络,提高了模型的泛化性。
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公开(公告)号:CN118887516A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202411355858.X
申请日:2024-09-27
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开具有动态多尺度特征融合和通道评分能力的神经网络,属于神经网络技术领域,用于图像分类,包括特征提取模块、动态多尺度特征融合模块和通道评分模块,特征提取模块的输出是输入特征,输入特征输入动态多尺度特征融合模块,动态多尺度特征融合模块输出多尺度融合特征,多尺度融合特征输入至通道评分模块,通道评分模块输出鲁棒特征;将待处理的图像使用最大类间方差分割法进行初始分割,将初始分割后的图像输入至特征提取模块,使用全连接层处理鲁棒特征得到待处理的图像分类结果。本发明在分类精度上具有较好的性能表现,优于现有技术的部分分类网络,提高了模型的泛化性。
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公开(公告)号:CN118244157B
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410669807.8
申请日:2024-05-28
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G01R31/42
Abstract: 本发明涉及电子设备测试技术领域,本发明公开了一种用于逆变器的分状态脉冲测试方法;包括标记出有效起点和有效终点,生成有效测试时段,训练预测出逆变状态值的机器学习模型,采集实时的综合脉冲数据,判断是否进入逆变异常分析模式,从综合脉冲数据中标记出异常数据,生成逆变器的性能等级;相对于现有技术,能够确保综合脉冲数据的采集类型符合后续的使用需求,避免大量无用数据对采集过程带来的负担,同时结合机器学习模型和综合脉冲数据,能够从多个不同状态对逆变器的性能等级进行脉冲测试处理,准确且全面的测试出逆变器的状态和性能,从而为后续逆变器的性能等级分类提供真实的依据。
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公开(公告)号:CN118130567A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410552844.0
申请日:2024-05-07
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G01N27/12 , F03D9/11 , H02J7/32 , H02J7/14 , H02J7/34 , H02N1/04 , G08B21/18 , H01G11/30 , H01G11/46 , H01G11/36
Abstract: 本发明属于监测报警技术领域,具体公开一种原位自供电氨气监测报警系统。用于解决当前氨气监测报警系统的供电模式不完善和检测精度低的问题。本发明通过将摩擦电纳米发电机和电磁发生器集成为TENG‑EMG混合发电机,并辅以双模功率管理模块,实现了宽带高效的风能收集。配备超级电容器的双模功率管理模块实现了储能和供电之间的无缝转换。基于ZnO/GO纳米复合材料的电阻式Zn‑C氨气传感器具有0.1ppm的低检测限、60.76%的高响应和17s的快速响应时间。本发明有效地执行了氨气传感监测、数据传输、警报触发和应急响应,是物联网时代无电池环境监测设备的重大进步。
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公开(公告)号:CN118130567B
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410552844.0
申请日:2024-05-07
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G01N27/12 , F03D9/11 , H02J7/32 , H02J7/14 , H02J7/34 , H02N1/04 , G08B21/18 , H01G11/30 , H01G11/46 , H01G11/36
Abstract: 本发明属于监测报警技术领域,具体公开一种原位自供电氨气监测报警系统。用于解决当前氨气监测报警系统的供电模式不完善和检测精度低的问题。本发明通过将摩擦电纳米发电机和电磁发生器集成为TENG‑EMG混合发电机,并辅以双模功率管理模块,实现了宽带高效的风能收集。配备超级电容器的双模功率管理模块实现了储能和供电之间的无缝转换。基于ZnO/GO纳米复合材料的电阻式Zn‑C氨气传感器具有0.1ppm的低检测限、60.76%的高响应和17s的快速响应时间。本发明有效地执行了氨气传感监测、数据传输、警报触发和应急响应,是物联网时代无电池环境监测设备的重大进步。
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公开(公告)号:CN118244157A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410669807.8
申请日:2024-05-28
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G01R31/42
Abstract: 本发明涉及电子设备测试技术领域,本发明公开了一种用于逆变器的分状态脉冲测试方法;包括标记出有效起点和有效终点,生成有效测试时段,训练预测出逆变状态值的机器学习模型,采集实时的综合脉冲数据,判断是否进入逆变异常分析模式,从综合脉冲数据中标记出异常数据,生成逆变器的性能等级;相对于现有技术,能够确保综合脉冲数据的采集类型符合后续的使用需求,避免大量无用数据对采集过程带来的负担,同时结合机器学习模型和综合脉冲数据,能够从多个不同状态对逆变器的性能等级进行脉冲测试处理,准确且全面的测试出逆变器的状态和性能,从而为后续逆变器的性能等级分类提供真实的依据。
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