一种展示馆参观效果评价方法及评价系统

    公开(公告)号:CN110852405A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201911088133.8

    申请日:2019-11-08

    Abstract: 本发明公开了一种展示馆参观效果评价方法及评价系统,展示馆参观效果评价方法包括以下步骤:S1、根据RFID定位系统获得参观者在展示馆各个展示区域的参观时间;S2、采用模糊隶属度函数分别对参观者在各个展示区域的参观时间进行量化;S3、根据参观者在各个展示区域的参观时间的量化结果和展示馆各个展示区域的量化权重,加权计算得出参观者在整个展示馆的参观效果的评分;S4、根据展示馆参观效果评价规则,得出展示馆参观效果的评价。本发明可以客观全面的对展示馆的参观效果进行评价,有利于展示馆管理者根据参观者的参观效果评价结果对展示馆改进,提升展示馆的管理水平。

    电力线路带电作业安全距离实时监测系统及方法

    公开(公告)号:CN109343040A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811372580.1

    申请日:2018-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种电力线路带电作业安全距离实时监测系统,包含:安全设备,由智能手环及智能标签构成,智能手环及智能标签均包含蜂鸣器,由操作人员佩戴在身上;定位标签,设置在需识别的电缆上;多个UWB设备,分别用于接收来自定位标签、智能手环及智能标签的射频信号,通过接收到的射频信号得到定位标签、智能手环以及智能标签的距离测量数据;系统运算设备,对多个UWB设备发出的距离测量数据进行收集,并通过定位算法,实时计算定位标签、智能手环以及智能标签的准确定位信息和智能手环及智能标签与被测电缆的距离信息,将得到的智能手环及智能标签与被测电缆的距离信息传输给智能手环及智能标签。其优点是:提高了带电作业安全性。

    电力线路带电作业安全距离实时监测设备

    公开(公告)号:CN107658788A

    公开(公告)日:2018-02-02

    申请号:CN201711114691.8

    申请日:2017-11-13

    CPC classification number: H02G1/02

    Abstract: 一种电力线路带电作业安全距离实时监测设备,第一支架和第二支架设置在作业区域的两侧,超声模块设置在第一支架或第二支架上,用于检测第一支架和第二支架之间的距离,作业电缆标记物设置在待操作电缆上,智能手环佩戴在操作员手上,图像摄取模块包含两个相机,这两个相机分别对称设置在第一支架和第二支架上,图像摄取模块用于获取作业区域内智能手环与作业电缆标记物之间的位置图像,主控模块分别电性连接超声模块、智能手环和图像摄取模块,用于根据图像摄取模块中的双目相机获取的图片计算获得操作员与电缆之间的距离,当距离小于安全距离时,发出报警信号。本发明实现了对操作人员和带电线缆之间距离的实时监测,提高了带电作业的安全性。

    电抗器声信号提取方法、系统及计算机设备

    公开(公告)号:CN116844564A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310924915.0

    申请日:2023-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种电抗器声信号提取方法、系统及计算机设备,方法包括:采集电抗器声信号;基于电抗器参数与监测装置,对所述电抗器声信号的特性进行分析;对所述电抗器声信号进行预处理,得到预处理后的电抗器声信号;依据所述电抗器声信号的特性,将预处理后的电抗器声信号中不符合电抗器特征的声信号予以剔除,得到纯净的电抗器声信号。本发明对电抗器声信号中混杂的噪声信号进行的剔除操作极大地提升了电抗器声信号的精度,为研究电抗器运行状态,噪声抑制等研究提供了可靠的数据支撑与基础。

    基于GRU-CNN的综合能源网络安全攻击检测方法

    公开(公告)号:CN112333194B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202011239713.5

    申请日:2020-11-09

    Abstract: 本发明提供一种基于GRU‑CNN的综合能源网络安全攻击检测方法,包含步骤:S1、按时序采集网络节点的第一至第d类工作数据,建立第一工作数据集;S2、根据GRU‑CNN网络的门控循环单元的时间步长,基于所述第一工作数据集生成训练数据集和测试数据集,为所述训练数据集设置对应的标签;S3、通过所述训练数据集训练GRU‑CNN网络,其中训练数据集作为门循环控制单元的输入,通过门循环控制单元提取训练数据集的序列特征,并将该序列特征输入GRU‑CNN网络的卷积神经网络,通过卷积神经网络根据序列特征提取对应的多维度特征,并建立多维度特征到攻击类型的映射;S4、将测试数据集输入训练好的GRU‑CNN网络,得到综合能源网络的安全攻击类型的分类结果。

    电力行业中振动声学检测用激振头

    公开(公告)号:CN111766031A

    公开(公告)日:2020-10-13

    申请号:CN202010650411.0

    申请日:2020-07-08

    Abstract: 本发明提供一种电力行业中振动声学检测用激振头,通过两个可转动及卡接的半卡环,环绕设置在支柱绝缘子的法兰外壁,避免因激振头的布置影响支柱绝缘子的振动幅度;半卡环通过滑轨及滑块配合,可以滑动连接有多个连接块,其可各自沿半卡环的内侧环形滑动;每个连接块中,设有存放槽来放置待发射的发射球;通过触发机构使发射球弹出存放槽,与法兰外壁碰撞,进而使支柱绝缘子振动;连接块设有收纳槽,来接收经法兰外壁反弹的发射球。每个发射球对支柱绝缘子的碰撞是单次的,避免二次或多次碰撞对支柱绝缘子振动产生的影响;半卡环内同时设置多个连接块,分别弹出发射球可以实现对支柱绝缘子的多点碰撞,增加激振头的使用范围。

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