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公开(公告)号：CN105628760A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610032465.4
申请日：2016-01-18
Applicant: 国家电网公司 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学
IPC: G01N27/27
CPC classification number: G01N27/27
Abstract: 本发明公开了一种模拟GIS中SF6气体分解物检测与分析装置，SF6载气罐和样气罐经气体质量流量控制器连接到SF6气体分解物检测罐体；电化学气体传感器放置于SF6气体分解物检测罐体内部，用于检测SF6气体分解物检测罐体内部气体的成分和浓度；电化学气体传感器检测后的信号传输到放大电路板进行放大并转化为电流信号，并将电流信号利用毫安电流表进行测量记录，利用记录的电流信号判断所述罐体内部的气体成分和浓度。本发明能够准确可靠的模拟现场GIS设备内部SF6气体分解物的状态，而且可以通过电化学气体传感器检测并分析罐体内的气体组分，为对实际设备故障诊断用SF6分解物检测提供了基础，进一步可实现对SF6分解物在线监测及带电检测设备的研发及生产。
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公开(公告)号：CN117438005A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311402703.2
申请日：2023-10-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G16C20/90 , G16C20/30 , G16C20/70 , G16C10/00 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20 , G01N27/26 , G01R31/367
Abstract: 一种基于电化学阻抗谱的锂电池拓扑结构数据库建立方法及建立装置，方法中，测量待测锂电池模组的电化学阻抗谱；基于所述电化学阻抗谱进行NOvA软件仿真获得仿真数据；对比仿真数据与测量的电化学阻抗谱之间的误差，当误差小于预定阈值认定为满足标准，将将满足标准的仿真数据与锂电池拓扑结构纳入数据库，构建锂电池模组的电化学阻抗谱数据库。本方法利用电化学阻抗谱法提取电池数据，基于数据仿真结果构建不同电池拓扑结构的数据库，系统地将不同结构的电池模组电化学阻抗谱特性归纳在一起。
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公开(公告)号：CN111242123B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202010016942.4
申请日：2020-01-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开揭示了一种基于红外图像的电力设备故障诊断方法，包括：采集电力设备红外图像，对所述红外图像进行预处理，建立红外图像数据集；导入测试图像数据集对Mask R‑CNN网络进行训练；将所述红外图像数据集导入训练后的Mask R‑CNN网络，通过小样本迁移学习获得红外图像检测网络；将待测红外图像输入所述红外图像检测网络，通过对待测红外图像进行温度解析和目标检测获得待测红外图像的温度分布和区域位置，并与红外图像故障特征库进行比对，诊断电力设备是否存在故障。本公开引入了将像素级别的目标检测技术与温度解析方法相结合的红外测温故障自动诊断方法，能够实现对电力设备故障的自动诊断。
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公开(公告)号：CN113009294B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110214973.5
申请日：2021-02-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 公开了一种非透镜的放电定位装置及方法，装置中，广角摄像头模组设在圆台形基座的顶表面以采集放电的图像数字信号，平面光电传感阵列包括多个平面光电传感器，且：多个平面光电传感器以广角摄像头模组为中心、扇形均匀阵列于圆台形基座的侧表面，多个平面光电传感器的平面法向量夹角不为零，其中，平面光电传感阵列用于：对放电产生光束进行光电转换，并输出多路模拟信号；中央处理单元连接图像处理单元和多通道数采单元以接收和叠加图像灰度数据和数字信号，中央处理单元包括：基于叠加的图像灰度数据和数字信号生成放电光辐射角度的计算单元。
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公开(公告)号：CN110954793B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201911262787.8
申请日：2019-12-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱成像的复合绝缘子伞裙老化检测方法及检测装置，方法包括以下步骤：制作老化程度已知的复合绝缘子伞裙切片，在同一视场下拍摄所述复合绝缘子伞裙切片的高光谱图像，基于所述高光谱图像统计计算最优波段指数以提取特征波段，特征波段对应的滤光片装备到多光谱相机上以拍摄特征波段下的灰度图像，基于所述灰度图像进行图像处理及图像可视化融合以归纳老化程度与融合图像灰度值的对应关系，形成绝缘子伞裙老化状态特征库，清洗待检测绝缘子伞裙并制备伞裙切片，多光谱相机拍摄伞裙切片特征波段的多光谱图像并进行图像处理得到图像灰度值，对比绝缘子伞裙老化状态特征库，根据图像灰度值判断待检测绝缘子老化程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110837057B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201911075339.7
申请日：2019-11-06
Applicant: 西安交通大学
Inventor： 董明 , 徐广昊 , 胡一卓 , 夏昌杰 , 王彬 , 任明 , 谢佳成 , 范文杰 , 张崇兴 , 段然 , 马馨逸 , 王思云 , 郭晨希 , 宋波 , 庄添鑫 , 高旭泽 , 杨姝婧
IPC: G01R31/389 , G01R27/02
Abstract: 公开了电池阻抗谱测量系统及测量方法，电池阻抗谱测量系统中，锁相放大器配置成生成电压激励信号以及测量电池两端的响应电压信号以得到所述响应电压信号的幅值和相位，电压电流转换电路一端连接所述锁相放大器，另一端连接电池，所述电压电流转换电路将所述电压激励信号转换为同频的电流激励信号以输入电池；直流电压补偿电路一端连接所述电池，另一端连接所述锁相放大器，直流电压补偿电路去除电池的响应电压信号中的直流偏置且放大响应电压信号以输入到锁相放大器，处理器连接所述锁相放大器，所述处理器对锁相放大器扫频且记录每个频点下所述响应电压信号的幅值和相位以生成电池的电化学阻抗谱图。
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公开(公告)号：CN110940926A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911332885.4
申请日：2019-12-20
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/389 , G01R31/385 , G01R27/02
Abstract: 本公开揭示了一种电动汽车动力电池阻抗谱在线测试系统，包括：激励波形发生模块、电压电流转换模块、电流采样电阻、开关阵列、电压电流同步采集模块和微处理器。本公开还揭示了一种电动汽车动力电池阻抗谱在线测试方法。本公开通过采用新型开关阵列切换方式，避免了大量开关的使用，提升了系统的可靠性，同时由于一次对整个一条串联支路的电池进行激励，也大大减小了测量时间；通过采用电压电流同步采样的方式，提高了幅值和相位的测量精度。
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公开(公告)号：CN104749498B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201510043701.8
申请日：2015-01-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种便携式局部放电检测与诊断装置，包括局部放电检测仪、电缆、前置传感器、充电器装置，其中局部放电检测仪包括下位机和上位机，下位机包括模拟单元模块、FPGA模块、ARM模块、时钟及复位模块和电源管理模块，上位机为Linux工控机。本发明具有14位100MHz双通道采集系统，最大可存储深度为64Mbit，采用PRPD聚类分析联合脉冲波形时频分析的方式，准确完成对缺陷的特征谱图的展示和故障的模式识别；同时配有射频传感器和超高频传感器，可以通过更换前端传感器完成对一次设备的脉冲电流检测和超高频检测；本设备体积小重量轻并可电池供电，便于对变压器现场带电测试与巡检。
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公开(公告)号：CN107179483A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710317871.X
申请日：2017-05-08
IPC: G01R31/12
CPC classification number: G01R31/1263
Abstract: 本发明公开了一种油纸绝缘局部放电起始电压智能测量系统，包括：交流高压电源低压侧智能控制系统、油纸绝缘试品局部放电试验腔体、双通道高速采集卡和计算机。交流高压电源低压侧智能控制系统与油纸绝缘试品局部放电试验腔体连接；双通道高速采集卡，用于同时对施加电压和油纸绝缘试品内部的局部放电脉冲电流进行采集；计算机与交流高压电源低压侧智能控制系统和双通道高速采集卡通信连接，用于接收采集卡发送的局部放电信号和向低压侧智能控制系统下达控制命令。本发明整个高压试验电路封装于气室内，且通过两个闸刀开关，可以自主便捷的选择所施加电压类型，实现了油纸绝缘系统局部放电起始电压的快速和准确测量。
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公开(公告)号：CN120064613A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510069417.1
申请日：2025-01-16
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑物理信息的油中溶解气体预测方法及装置，方法包括：进行油纸绝缘放电试验；采集放电过程中的运行状态参量；采集放电过程中油样，并获得油中溶解气体的浓度数据；利用所述运行状态参量及所述浓度数据构建神经网络预测模型并进行训练；接收油纸绝缘放电实时监测数据，利用所述神经网络预测模型实现油中溶解气体产气预测。本发明对神经网络模型添加了物理信息约束，以产气能量、电流等作为约束条件，避免了人工智能数据驱动模型过于依赖数据样本数量与质量的缺点，且能够对油中溶解气体产气进行准确预测，对提高深度挖掘油中溶解气体的故障诊断能力并确保电力变压器安全运行具有一定的指导意义。
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