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公开(公告)号：CN117064126A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311064835.9
申请日：2023-08-22
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC分类号： A41D13/005 , A41D27/00 , A61F7/00 , A61B5/0205 , A61B5/145 , A61B5/00 , F25B21/02 , F25B49/00
摘要： 本发明公开了一种基于相变制冷的间歇制冷降温服及控制方法，涉及服装技术领域，包括制冷启停系统、半导体制冷系统和制冷服本体；制冷启停系统与半导体制冷系统连接，制冷启停系统用于实时获取穿戴者的检测数据并进行处理，生成制冷启停指令；制冷启停指令包括制冷启动指令和制冷停止指令；半导体制冷系统设置于制冷服本体内部，半导体制冷系统用于响应于接收到的制冷启停指令，对制冷服本体启动制冷工作或停止制冷工作。解决了现有的降温服无法支持需要长时间在高温环境下劳动的工作人员进行工作，会增加工作时长，从而影响工作效率，同时，无法实时对降温服的制冷工作进行适应调节，会导致穿戴者产生冻感，从而给穿戴者带来不适感的技术问题。
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公开(公告)号：CN117084478A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311064846.7
申请日：2023-08-22
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种高温劳动保护安全帽及控制方法，涉及安全帽技术领域，包括安全帽本体、主控系统和高温预警系统；安全帽本体上设置有主控系统；包括数据采集模块和热应激处理芯片；数据采集模块设置于安全帽本体内的帽檐上，数据采集模块用于实时采集穿戴者的检测数据并发送至热应激处理芯片；热应激处理芯片设置于帽檐上，热应激处理芯片用于接收检测数据并进行处理，生成高温指令；高温预警系统与热应激处理芯片通信连接，高温预警系统用于响应高温指令，输出告警信号并启动可调节风扇；解决现有的安全帽不能进行实时的高温预警，仅根据环境温度湿度等参数判断热应力状态。同时既有的温度识别系统，检测能力较为单一，不够准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN114977056B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210684158.X
申请日：2022-06-17
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于单电机馈能式电磁阻尼器的间隔棒，间隔棒包括：间隔棒本体、机械整流组件以及馈能组件；间隔棒本体包括：间隔棒箱体、若干线夹机构以及直流发电机安装腔；机械整流组件包括：转轴、若干齿条、若干齿轮以及若干单向离合器；馈能组件包括：直流发电机；线夹夹持电缆导线，电缆导线振动时，线夹机构带动齿条滑动，进而带动齿轮转动。齿轮的转动使得单向离合器的外圈与内圈处于结合状态，或外圈与内圈处于分离状态；结合状态时，直流发电机主轴转动，此时由机械整流组件的粘滞摩擦以及直流发电机产生电磁阻尼力提供间隔棒减振的阻尼，分离状态时，直流发电机不运转，此时由机械整流组件的粘滞摩擦提供间隔棒的阻尼。
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公开(公告)号：CN113367695B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110645306.2
申请日：2021-06-09
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于脑电信号的疲劳监测方法及装置，所述方法包括：利用设置于安全帽内的四组采集电极采集第一脑电信号；利用陀螺仪对所述第一脑电信号进行筛选，获取第二脑电信号；利用卡尔曼滤波算法对所述第二脑电信号进行滤波，获取第三脑电信号；利用疲劳状态判断算法对所述第三脑电信号进行疲劳状况判断。如此，采集到的脑电信号数据通过无线传输从便携式脑电设备传输到上位机，对采集到的脑电信号数据进行进一步的处理，便于脑电处理的流程和算法的应用，并针对工人运动下的脑电信号进行滤波和数据质量验证，为疲劳监测提供可靠的数据来源。
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公开(公告)号：CN114305415A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111439051.0
申请日：2021-11-25
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供一种跨被试和跨模态的多模态紧张情绪识别方法及系统，其中方法包括：获取眼动信号训练数据、与眼动信号训练数据对应的脑信号训练数据及眼动信号测试数据；对眼动信号训练数据及脑信号训练数据进行预处理及特征提取，得到眼动特征信号及脑特征信号；其中，预处理包括：滤波处理、频域变换处理及特征维度统一；将眼动特征信号及脑特征信号输入至情绪分类器，进行情绪分类并计算损失函数，优化多模态紧张情绪识别模型，得到训练完成的多模态紧张情绪识别模型；将眼动信号测试数据输入至训练完成的多模态紧张情绪识别模型，得到眼动信号测试数据对应的紧张情绪分类结果。本发明提高了紧张情绪识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113367676A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110635167.5
申请日：2021-06-07
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC分类号： A61B5/0295
摘要： 本发明公开了一种用于可穿戴式设备的PPG运动噪声滤波方法及装置，包括：将光电容积脉搏波描记法PPG信号进行快速傅里叶变换得到PPG信号频谱，并将所述PPG信号频谱进行修正；将修正后的PPG信号频谱进行逆傅里叶变换，获得噪声参考信号；利用自适应滤波算法对所述噪声参考信号进行自适应滤波，获得滤波后的PPG信号。用于自适应滤波器的运动噪声参考信号是从PPG信号本身内部生成的，而不是使用传统的加速度计等附加硬件来生成运动噪声参考信号，减少了系统整体复杂度，降低了硬件成本，且所生成的噪声参考信号更接近实际噪声。
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公开(公告)号：CN110717461A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910968637.2
申请日：2019-10-12
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
摘要： 本申请公开了一种疲劳状态识别方法、装置和设备，对待识别疲劳状态人员在进行电网作业时的运动情况进行实时拍摄，采集待识别疲劳状态人员的实时行为图片，对实时行为图片进行预处理得到实时关节点运动数据，将实时关节点运动数据输入预置疲劳状态预测模型，预置疲劳状态预测模型以关节点运动数据为自变量，以疲劳状态为因变量，输出与输入的关节点运动数据对应的疲劳状态预测结果，得到待识别疲劳状态人员的疲劳状态，对待识别疲劳状态人员的疲劳状态识别具有实时性，且不会影响待识别疲劳状态人员的工作效率，不会影响到待识别疲劳状态人员的电力操作作业正常进行，解决了现有的电网工作人员的疲劳状态识别方式时效性差，且可靠性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116646848A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310661904.8
申请日：2023-06-06
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC分类号： H02B1/54 , H01F27/33 , F16F15/067
摘要： 本发明公开了一种吸振装置及其安装方法，包括壳体，壳体包括顶板、底板以及设置于顶板、底板之间的多个侧板，顶板、底板上均设置有调节孔；第一调节组件和第二第一调节组件，第一调节组件包括多个调节件和竖向弹簧组件，竖向弹簧组件设置于容置腔内，顶板、底板上的调节孔内均安装有调节件，竖向弹簧组件的两端通过调节件分别连接顶板和底板，使得竖向弹簧组件的压缩量可调节；第二调节组件位于容置腔内，且第二调节组件包括阻尼板，阻尼板可拆卸的安装于其中一侧板；吸附组件，包括第一磁吸板，第一磁吸板设置于容置腔内，且可拆卸连接其中一个侧板，第一磁吸板用于将吸振装置吸附于变压器。如此，本申请解决了变电工程降噪需要停工的问题。
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公开(公告)号：CN114366102A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210010285.1
申请日：2022-01-05
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种多模态紧张情绪识别方法、装置、设备及存储介质，涉及智能识别技术领域。所述方法包括：获取被试人员的面部视频、脑电信号和皮肤电信号；利用注意力机制的典型相关分析对所述面部视频、所述脑电信号和所述皮肤电信号进行特征融合，得到融合特征；将所述融合特征输入情绪分类模型，得到情绪分类结果。本发明能够结合面部视频、脑电信号和皮肤电信号进行特征融合，多方面检测被试人员的情绪是否适宜进行危险作业，提前规避风险。
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公开(公告)号：CN113367695A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110645306.2
申请日：2021-06-09
申请人： 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于脑电信号的疲劳监测方法及装置，所述方法包括：利用设置于安全帽内的四组采集电极采集第一脑电信号；利用陀螺仪对所述第一脑电信号进行筛选，获取第二脑电信号；利用卡尔曼滤波算法对所述第二脑电信号进行滤波，获取第三脑电信号；利用疲劳状态判断算法对所述第三脑电信号进行疲劳状况判断。如此，采集到的脑电信号数据通过无线传输从便携式脑电设备传输到上位机，对采集到的脑电信号数据进行进一步的处理，便于脑电处理的流程和算法的应用，并针对工人运动下的脑电信号进行滤波和数据质量验证，为疲劳监测提供可靠的数据来源。
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