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公开(公告)号：CN110614928A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201911055612.X
申请日：2019-10-31
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 罗浩 , 蔡炜 , 姚正齐 , 崔风情 , 张亚迪 , 王海涛 , 李健 , 冯万兴 , 刘阳 , 喻正春 , 严碧武 , 郑雷 , 殷鹏翔 , 董勤 , 孙文成 , 刘健巧 , 刘振涛 , 洪骁 , 方书博 , 程曦 , 程远 , 冯智慧 , 焦方俞
Abstract: 本发明涉及一种轨道式巡检机器人专用辅助充电系统、机器人及母港，其专用辅助充电系统包括设置在同一运行轨道上的机器人和机器人母港，机器人母港内部设有充电基座，机器人上设有与充电基座配合的充电触杆，机器人内部设有用于控制充电触杆与电池之间电连接通断的开合装置，开合装置包括连杆机构、移动触点和固定触点，连杆机构与充电触杆连接，移动触点设置在连杆机构上，固定触点固定在机器人内部；当充电触杆插入充电基座时，充电触杆通过连杆机构带动移动触点移动至与固定触点接触，使充电基座与电池之间实现电连接。本发明采用纯机械传动方式实现控制机器人充电、断电，该装置无需供电，因此，抗干扰性强，具有较高的可靠性。
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公开(公告)号：CN210792825U
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201921858432.0
申请日：2019-10-31
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 罗浩 , 蔡炜 , 姚正齐 , 崔风情 , 张亚迪 , 王海涛 , 李健 , 冯万兴 , 刘阳 , 喻正春 , 严碧武 , 郑雷 , 殷鹏翔 , 董勤 , 孙文成 , 刘健巧 , 刘振涛 , 洪骁 , 方书博 , 程曦 , 程远 , 冯智慧 , 焦方俞
Abstract: 本实用新型涉及一种轨道式巡检机器人专用辅助充电系统、机器人及母港，其专用辅助充电系统包括设置在同一运行轨道上的机器人和机器人母港，机器人母港内部设有充电基座，机器人上设有与充电基座配合的充电触杆，机器人内部设有用于控制充电触杆与电池之间电连接通断的开合装置，开合装置包括连杆机构、移动触点和固定触点，连杆机构与充电触杆连接，移动触点设置在连杆机构上，固定触点固定在机器人内部；当充电触杆插入充电基座时，充电触杆通过连杆机构带动移动触点移动至与固定触点接触，使充电基座与电池之间实现电连接。本实用新型采用纯机械传动方式实现控制机器人充电、断电，该装置无需供电，因此，抗干扰性强，具有较高的可靠性。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN109816235B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910044860.8
申请日：2019-01-17
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学 , 国网西藏电力有限公司 , 国家电网公司西南分部
Inventor： 胡伟 , 张毅 , 刘劲松 , 刘芮彤 , 张强 , 习学农 , 王晓华 , 罗林林 , 喻正春 , 孙树双 , 罗春林 , 朴京泽 , 母磊 , 蔡绍荣 , 纪大付 , 罗修明 , 冯达
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的稳定性指标构造方法及装置，方法包括：获取稳定性指标的训练样本，训练样本包括稳定样本和不稳定样本；根据稳定性指标的预设要求在支持向量机模型SVM的约束条件中引入松弛变量；分别去掉稳定样本和不稳定样本的约束条件中的松弛变量得到激进型支持向量机模型ASVM和保守支持向量机模型CSVM；根据ASVM和CSVM的边界距离之差得到不稳定评估指标DD；根据ASVM和CSVM改造DD，并结合Ridge回归算法进行拟合，以构造稳定性指标。该方法通过将SVM的优点与Ridge回归算法相结合得到稳定性指标表征系统稳定裕度，用于稳定性判断的辅助决策，从而提高紧急控制的决策能力与精度。
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公开(公告)号：CN109816235A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910044860.8
申请日：2019-01-17
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学 , 国网西藏电力有限公司 , 国家电网公司西南分部
Inventor： 刘勤 , 胡伟 , 张毅 , 刘劲松 , 刘芮彤 , 李俭 , 张强 , 习学农 , 王晓华 , 罗林林 , 喻正春 , 孙树双 , 罗春林 , 朴京泽 , 母磊 , 蔡绍荣 , 纪大付 , 罗修明 , 冯达
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的稳定性指标构造方法及装置，方法包括：获取稳定性指标的训练样本，训练样本包括稳定样本和不稳定样本；根据稳定性指标的预设要求在支持向量机模型SVM的约束条件中引入松弛变量；分别去掉稳定样本和不稳定样本的约束条件中的松弛变量得到激进型支持向量机模型ASVM和保守支持向量机模型CSVM；根据ASVM和CSVM的边界距离之差得到不稳定评估指标DD；根据ASVM和CSVM改造DD，并结合Ridge回归算法进行拟合，以构造稳定性指标。该方法通过将SVM的优点与Ridge回归算法相结合得到稳定性指标表征系统稳定裕度，用于稳定性判断的辅助决策，从而提高紧急控制的决策能力与精度。
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