一种高频共模干扰在线预警装置

    公开(公告)号:CN119224488A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411754717.5

    申请日:2024-12-03

    Abstract: 本发明属于电缆监测技术领域,具体涉及一种高频共模干扰在线预警装置,包括:磁滤波环、磁感应环、线圈绕组、噪声报警装置,其中,所述磁滤波环非接触的套穿在LED灯驱动器的火线与零线上,用于改善由于被测共模电流位置不对称引起的磁场分布不均匀;所述磁感应环非接触的套穿在磁滤波环外侧,且与磁滤波环共同安装在LED灯的外侧,组成双环结构;所述线圈绕组绕制在磁感应环上,且输出电压正比于被测共模电流的变化率;所述噪声报警装置基于线圈绕组输出的信号进行报警。与现有技术相比,本发明具有能够减少高频杂散信号对LED灯高频共模电流干扰、灵敏性强等优点。

    一种电缆接地状态检测系统
    83.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117607740A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311596905.5

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 本发明涉及一种电缆接地状态检测系统,包括依次连接的前端采集单元,用于采集电缆状态数据;中央控制单元,包括数据无损传输模块和接口;所述中央控制单元,从数据的自身特点出发,结合压缩感知原理和深度学习方法,采用分层定点化的编解码网络对采集数据进行压缩。高速计算单元,用于对经过中央控制单元压缩后的状态数据进行接地状态检测,判断电缆的接地状态。与现有技术相比,本发明降低了边缘实时分析的计算成本,进而可利用实时数据对设备状态、故障性质的变化及发展进行更加全面的分析和判断。

    一种超导电缆的故障检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112327094B

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202011032127.3

    申请日:2020-09-27

    Abstract: 本发明公开了一种超导电缆的故障检测方法及系统,包括:根据待测超导电缆的长度调制入射波信号,并获取所述入射波信号;将所述入射波信号从所述信号输入端输入至所述待测超导电缆进行传播,并从此端采集入反射波信号;将所述入射波信号从所述入反射波信号中剔除,以获取所述反射波信号;分别计算所述入射波信号和反射波信号的魏格纳分布,获取所述入射波信号的魏格纳分布结果和所述反射波信号的魏格纳分布结果;对所述入射波信号的魏格纳分布结果和所述反射波信号的魏格纳分布结果进行时频域互相关计算,以获取时频域互相关结果;根据所述时频域互相关结果和所述待测超导电缆的长度确定所述待测超导电缆的故障位置。

    一种电缆设备状态预测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN116976530B

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311234823.6

    申请日:2023-09-25

    Abstract: 本发明涉及一种电缆设备状态预测方法、装置及存储介质,其中方法包括:获取多种电缆设备状态监测数据并对状态量进行分类,划分为多种状态;对状态量进行数据预处理;计算每一状态下的状态量之间的相关性,确定状态量权重;针对每一种状态分别构建基于LSTM网络的状态预测模型,以对应状态下时序状态量和状态量权重作为输入,输出状态预测结果;根据状态预测结果,计算状态之间的相关性,确定状态权重;构建基于LSTM网络的电缆设备状态预测模型,以每一状态预测模型预测得到的状态序列数据和状态权重作为输入,输出电缆设备状态预测结果。与现有技术相比,本发明通过计算多个序列的相关性和多个状态的协同对设备状态进行预测,预测准确。

    一种电缆设备状态预测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN116976530A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202311234823.6

    申请日:2023-09-25

    Abstract: 本发明涉及一种电缆设备状态预测方法、装置及存储介质,其中方法包括:获取多种电缆设备状态监测数据并对状态量进行分类,划分为多种状态;对状态量进行数据预处理;计算每一状态下的状态量之间的相关性,确定状态量权重;针对每一种状态分别构建基于LSTM网络的状态预测模型,以对应状态下时序状态量和状态量权重作为输入,输出状态预测结果;根据状态预测结果,计算状态之间的相关性,确定状态权重;构建基于LSTM网络的电缆设备状态预测模型,以每一状态预测模型预测得到的状态序列数据和状态权重作为输入,输出电缆设备状态预测结果。与现有技术相比,本发明通过计算多个序列的相关性和多个状态的协同对设备状态进行预测,预测准确。

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