一种综合保护测控装置电测量校准装置

    公开(公告)号:CN210166454U

    公开(公告)日:2020-03-20

    申请号:CN201920930403.4

    申请日:2019-06-20

    Abstract: 本实用新型公开了一种综合保护测控装置电测量校准装置,综合保护测控装置为被检装置,被检装置上具有第一通讯接口,本实用新型的校准装置包括标准装置和控制主站。标准装置包括电流采集模块、电压采集模块、计时器、功率电能运算器和中央处理器。电流采集模块、电压采集模块的信号输入端,分别与被检装置所在的测试点电路连接,检测电源施加在测试点处的电流和电压信号。优选地,电流采集模块、电压采集模块均采用带有电信号采集功能的稳压器,可以对电源输入的波动电压进行稳压。本实用新型的电能量校准方法解决了市面上无脉冲输出的综合保护测控装置难以校验电能量的问题,无需获得综合保护测控装置的电能量脉冲输出。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    一种压力计量仪表清洗系统和方法

    公开(公告)号:CN115415228B

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202211221129.6

    申请日:2022-10-08

    Abstract: 本发明涉及对压力计量仪表的有效清洗设备和清洗方法,公开了一种压力计量仪表清洗系统和方法,清洗系统包括执行装置、测量单元、辅助设备、循环装置与控制器。针对现有压力计量仪表清洗技术耗时和油液残留等缺陷,本发明通过PLC对流量传感器和密度测量计的数据的处理,实现控制器对执行装置的实时控制,并在上位机显示清洗进度;利用清水作为清洗介质,并通过循环装置实现对清洗介质的循环利用,不仅大大降低了清洗费用成本,也保证了系统的清洗效率;利用PLC手动/自动模式的切换,提高了系统的自动化程度和可靠性,为后续仪表的正常使用打下了良好的基础。

    一种智能功率变送器现场校验装置、系统及方法

    公开(公告)号:CN119044867A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411359975.3

    申请日:2024-09-27

    Inventor: 叶加星

    Abstract: 本发明公开了一种智能功率变送器现场校验装置、系统及方法,系统包括智能功率变送器现场校验装置、互感器电路、功率标准源和待检智能功率变送器,互感器电路和待检智能功率变送器的一端分别与发电机进线端电连接,功率标准源的一端与待检智能功率变送器的一端连接,互感器电路、功率标准源和待检测智能功率变送器的另一端分别与智能功率变送器现场校验装置连接;智能功率变送器现场校验装置包括主控模块、模数转换模块、通讯模块、电源管理模块、时钟模块和有源滤波器。通过该系统可以实时采集智能功率变送器的测量数据,并与真实电网数据比较,得到智能功率变送器测量误差,并进行误差校验。

    便携式电压监测仪现场智能校验装置

    公开(公告)号:CN117970218A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410246681.3

    申请日:2024-03-05

    Abstract: 本发明属于电压监测技术领域,尤其为便携式电压监测仪现场智能校验装置,该装置体积小、重量轻,适合现场检测,智能化,自动化,国产化,实用化,产品集成度高,表源一体化,方便现场携带,在线检测,不影响电压监测仪在线率,操作简单,对现场操作人员要求大大降低,无需培训,即学即用,可以进行全自动流程化检验,自动给出检验结果,可对现场检测不合格的电压监测仪现场进行一键校准,检验装置可以让运维人员现场对电压监测仪程序一键升级、一键更换证书密钥,内置安全加密芯片和GPS定位功能,可实时监测跟踪现场检测地点和进度情况,响应国家能源局和国网公司网络安全等要求,现场检验装置将现场校验数据内网安全环境实时远程加密上传。

    一种基于深度学习的时域预滤波方法

    公开(公告)号:CN117060886A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311092292.1

    申请日:2023-08-28

    Inventor: 叶加星

    Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的时域预滤波方法,包括如下步骤:构建深度卷积神经网络,利用训练数据对深度卷积神经网络进行训练;基于训练后的深度卷积神经网络对噪声信号进行去噪处理;采用参数估计算法确定深度卷积神经网络的去噪输出的参数。与传统的信号滤波方法不同,本发明所提出的去噪卷积神经网络DCNN被训练用来尽可能从噪声信号中恢复纯信号。去噪后,使用两种经典的线性调频信号参数估计算法来估计DCNN输出的参数。仿真结果表明,基于DCNN强大的纯信号提取能力,本发明的参数估计精度显著提高,可以有效提高SNR和信号参数估计的准确性。

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