一种负压储能与真空管道耦合系统及方法

    公开(公告)号:CN117302274A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311293685.9

    申请日:2023-10-08

    摘要: 本发明公开了一种负压储能与真空管道耦合系统及方法,属于真空管道交通技术领域,包括内部气压小于外部气压的真空管道和势能转换机构;势能转换机构包括转换管路、膨胀机、发电机和转换阀门;转换阀门设置在转换管路上,转换管路的一端与接口构件连通;转换管路的另一端连通真空管道外部;各膨胀机均设置在转换管路上,且各膨胀机均包括与发电机相连的转轴,膨胀机被配置为:在真空管道负压势能释放时,转换管路中形成驱动转轴转动的气体流。本发明提供了一种负压储能与真空管道耦合系统及方法,其能够结合真空管道的结构特性,在真空管道内部压力恢复过程中实现对真空管道内部负压势能的高效回收,显著降低能源浪费。

    一种基于K-MEANS算法的配电网云平台数据校验方法

    公开(公告)号:CN112598041A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011491009.9

    申请日:2020-12-17

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 一种基于K‑MEANS算法的配电网云平台数据校验方法,包括:根据配电网云平台数据构成配网数据集;计算配网数据集中任意两个数据对象之间的距离,根据任意两个数据对象之间的距离,获取第一、第二和第三初始聚类中心;根据第一、第二和第三初始聚类中心,确定初始聚类中心个数,并计算初始聚类中心的两两距离值,根据两两距离值确定第一阈值;对待检测的配网数据集进行聚类,计算每个数据对象到各个聚类中心的距离绝对值;采用第一规则对每个数据对象到各个聚类中心的距离绝对值进行判断,当待检测数据集中所有对象分类完成后,重新计算聚类中心;对重新计算聚类中心进行判断。本发明解决了配电网云平台多源数据不统一,难以进行清洗、剔除和校验的问题。

    一种交直流电磁环境巡检系统

    公开(公告)号:CN109870619A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201910057594.2

    申请日:2019-01-22

    申请人: 武汉大学

    发明人: 郭江 袁方

    IPC分类号: G01R31/00 G01D21/00

    摘要: 本发明实施例提供一种交直流电磁环境巡检系统,该系统包括:巡检车、轨道和监测点标志;轨道铺设于待监测区域的地面,监测点标志设置于轨道的侧部;巡检车包括控制器、红外探头和信号采集设备;红外探头用于在巡检车沿轨道行进的过程中识别监测点标志;控制器用于在红外探头识别到监测点标志时,控制信号采集设备采集电磁环境参数。本发明实施例在巡检车沿轨道行驶的过程中,通过设置于巡检车的红外探头识别到监测点标志时,控制设置于巡检车上的信号采集设备采集电磁环境参数,能够自动对待监测区域的电磁环境进行监测,且巡检车通过轨道行进能够实现平稳运行,具有较高的可靠性;并节省了人力,能够实现连续不间断自动巡检。

    一种交直流电磁环境监测终端

    公开(公告)号:CN109612535A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201910057052.5

    申请日:2019-01-22

    申请人: 武汉大学

    发明人: 郭江 袁方

    摘要: 本发明实施例提供了一种交直流电磁环境监测终端,包括电磁场强采集设备、噪声采集设备、气压采集设备、温湿度采集设备、调理电路、A/D转换模块和微控制器,可以实现对各工作站内的待监测物处的电磁环境信息进行采集并进行汇总,实现数据的统一,避免了同一待监测物处对应多个监测终端的弊端。且本发明实施例中采用微控制器实现数据的统一汇总,功耗低、性能优越、节约成本。

    基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN117390371A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311346992.9

    申请日:2023-10-18

    申请人: 武汉大学

    摘要: 本发明涉及轴承故障诊断技术领域,公开了一种基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法、装置及设备。该方法包括采集轴承振动信号,预处理后构建样本数据集并将其划分为训练集和测试集;进入模型预训练部分,采用埃博拉算法对带注意力机制的残差卷积神经网络进行结构优化,获得网络的最优结构;得到最优结构后,根据训练集和测试集对用于正式训练的带注意力机制的残差卷积神经网络进行正式训练和评估,获得目标轴承故障诊断模型;将实时轴承振动信号输入目标轴承故障诊断模型,获得轴承故障检测结果。本发明在预训练阶段采用埃博拉算法,提高模型处理具有高复杂度分类任务的准确率。在复杂信号中,改进的残差连接和多头注意力机制能有效捕获关键信息。