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公开(公告)号：CN105632835A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410722296.8
申请日：2014-12-03
IPC分类号： H01H33/55
摘要： 本发明公开了一种二工位高压负荷开关，包括主开关，绝缘壳(6)，绝缘壳(6)上端开有上滤口(5)，下端开有下滤口(1)，上滤口安装过滤网(4)，下滤口(1)安装过滤网(2)，过滤网(2)中心安装积碳槽(3)。操作手柄(8)转动过程中通过弹簧(9)快速带动转轴(10)搅动绝缘壳(6)内的绝缘油，转动过程中，触头断合产生电弧，电弧燃烧及熄弧过程中产生游离碳，绝缘壳(6)内的油经转轴搅动及受热膨胀与外部的油发生交换，经过下滤口(1)和上滤口(5)时被过滤网(2)和过滤网(4)过滤。当绝缘壳(6)内部绝缘油稳定时，游离碳沉入底部被积碳槽(3)收集。当绝缘壳(6)内的绝缘油冷却，变压器箱体内干净的绝缘油又可通过上、下滤口进入绝缘壳(6)内。本设计净化了开关的绝缘油，延长了变压器的使用寿命。
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公开(公告)号：CN105632835B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201410722296.8
申请日：2014-12-03
IPC分类号： H01H33/55
摘要： 本发明公开了一种二工位高压负荷开关，包括主开关，绝缘壳(6)，绝缘壳(6)上端开有上滤口(5)，下端开有下滤口(1)，上滤口安装过滤网(4)，下滤口(1)安装过滤网(2)，过滤网(2)中心安装积碳槽(3)。操作手柄(8)转动过程中通过弹簧(9)快速带动转轴(10)搅动绝缘壳(6)内的绝缘油，转动过程中，触头断合产生电弧，电弧燃烧及熄弧过程中产生游离碳，绝缘壳(6)内的油经转轴搅动及受热膨胀与外部的油发生交换，经过下滤口(1)和上滤口(5)时被过滤网(2)和过滤网(4)过滤。当绝缘壳(6)内部绝缘油稳定时，游离碳沉入底部被积碳槽(3)收集。当绝缘壳(6)内的绝缘油冷却，变压器箱体内干净的绝缘油又可通过上、下滤口进入绝缘壳(6)内。本设计净化了开关的绝缘油，延长了变压器的使用寿命。
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公开(公告)号：CN110530507B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910810604.5
申请日：2019-08-29
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
IPC分类号： G01H17/00
摘要： 本发明涉及一种用于旋转设备监测的边缘计算方法、介质及系统，属于设备故障监测领域。方法包括以下步骤：1)利用边缘计算单元对采集的旋转设备的振动信号进行预处理；预处理过程包括：A、根据振动信号，计算振动信号的通频值；B、将振动信号进行频域转换，将转换后的频域振动信号划分为若干个窄带信号；C、将各窄带信号分别进行傅里叶反变换，得到各窄带的时域信号，并求得各窄带信号对应的振动幅值；D、判断通频值和各窄带的振动幅值是否超标，并根据判断结果生成设备状态信息；2)将特征数据传输至云服务器。本发明将采集的旋转设备的振动波形数据转换为特征数据传输至云服务器，减少了网络传输的成本，同时兼顾了传输信息的完整性。
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公开(公告)号：CN109784127A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711107379.6
申请日：2017-11-10
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
摘要： 本发明涉及一种设备健康状态预警方法及其系统，具体公开了一种基于高维(Hyper Dimension,HD)-支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)技术的大数据设备预警方法。根据设备运行历史健康数据建立设备的健康集，采集设备当前状态的运行数据作为观测向量，并由健康集得到的对应状态的预测向量，通过残差向量即观测向量与预测向量之差来判定当前设备运行状态健康程度，以实现实时的高维数据监测、异常工况预警。同时利用支持向量回归机对设备进行故障预测。
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公开(公告)号：CN109784127B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201711107379.6
申请日：2017-11-10
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/23
摘要： 本发明涉及一种设备健康状态预警方法及其系统，具体公开了一种基于高维(Hyper Dimension,HD)‑支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)技术的大数据设备预警方法。根据设备运行历史健康数据建立设备的健康集，采集设备当前状态的运行数据作为观测向量，并由健康集得到的对应状态的预测向量，通过残差向量即观测向量与预测向量之差来判定当前设备运行状态健康程度，以实现实时的高维数据监测、异常工况预警。同时利用支持向量回归机对设备进行故障预测。
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公开(公告)号：CN110163190A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910522045.8
申请日：2019-06-17
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
IPC分类号： G06K9/00 , G01M13/045
摘要： 本发明提供一种滚动轴承故障诊断方法及装置，属于故障诊断技术领域。该方法包括：利用加速度传感器获取待测滚动轴承的振动加速度信号的时域数据序列；利用所述时域数据序列计算峰值指标、峭度指标和波形指标；若其中某个指标的值大于该指标的正常值，则对所述时域数据序列作高通滤波处理和分段处理，得到新的时域数据序列；对所述新的时域数据序列重采样，利用重采样后的时域数据序列计算得到频谱；若频谱中的幅值最大值大于故障报警值，则判断待测滚动轴承故障。本发明依据有故障发生时待测滚动轴承频谱的故障特征频率处的幅值必定包含在频谱的前几个幅值最大值中，实现待测滚动轴承的故障诊断，诊断结果能客观反映待测滚动轴承的真实故障情况。
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公开(公告)号：CN107701468A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710892944.8
申请日：2017-09-27
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
IPC分类号： F04D15/00
摘要： 本发明涉及一种混流泵在线综合监测方法及装置，该方法包括：采集混流泵机组实时运行状态数据以及历史运行状态数据，制定不同类型的评价指标；根据历史运行状态数据，构建反映不同类评价指标对应的故障状态的状态识别模型；将实时运行状态数据组中代表各评价指标的实时运行状态数据输入到对应的状态识别模型，计算出相应的差别系数或残差；判断差别系数或残差是否高于设定的安全预警线，若高于安全预警线，则判定混流泵机组相应的评价指标处于故障状态，进行状态预警。本发明根据混流泵历史运行状态数据构建状态识别模型，将混流泵实时运行状态数据输入到该状态识别模型，以判断混流泵的安全状态，预测混流泵设备的潜在故障。
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公开(公告)号：CN110530507A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910810604.5
申请日：2019-08-29
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
IPC分类号： G01H17/00
摘要： 本发明涉及一种用于旋转设备监测的边缘计算方法、介质及系统，属于设备故障监测领域。方法包括以下步骤：1)利用边缘计算单元对采集的旋转设备的振动信号进行预处理；预处理过程包括：A、根据振动信号，计算振动信号的通频值；B、将振动信号进行频域转换，将转换后的频域振动信号划分为若干个窄带信号；C、将各窄带信号分别进行傅里叶反变换，得到各窄带的时域信号，并求得各窄带信号对应的振动幅值；D、判断通频值和各窄带的振动幅值是否超标，并根据判断结果生成设备状态信息；2)将特征数据传输至云服务器。本发明将采集的旋转设备的振动波形数据转换为特征数据传输至云服务器，减少了网络传输的成本，同时兼顾了传输信息的完整性。
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公开(公告)号：CN110493744A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910769376.1
申请日：2019-08-20
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
摘要： 本发明涉及一种主从式无线传感器的数据同步采集方法与系统，属于设备故障状态监测领域，其中主传感器负责发送同步信号，从传感器的副处理器负责与主传感器和副传感器的主处理器进行通信，通过各从传感器的副处理器的物理层接收到同步信号时，物理层解析出同步信号的帧头，并根据该帧头向主处理器发送中断信号，各主处理器根据接收的中断信号开始同步采集。相对于现有技术，由主传感器发送至从传感器的同步信号，不必由物理层传输到应用层，而是直接在物理层进行处理后发出中断信号，使各主处理器开始同步采集，随机累计误差非常小，能够保证各主处理器开始采集数据的时刻同步，提高同步精度。
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公开(公告)号：CN110493744B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910769376.1
申请日：2019-08-20
申请人： 郑州大学 , 郑州恩普特科技股份有限公司 , 韩捷
摘要： 本发明涉及一种主从式无线传感器的数据同步采集方法与系统，属于设备故障状态监测领域，其中主传感器负责发送同步信号，从传感器的副处理器负责与主传感器和副传感器的主处理器进行通信，通过各从传感器的副处理器的物理层接收到同步信号时，物理层解析出同步信号的帧头，并根据该帧头向主处理器发送中断信号，各主处理器根据接收的中断信号开始同步采集。相对于现有技术，由主传感器发送至从传感器的同步信号，不必由物理层传输到应用层，而是直接在物理层进行处理后发出中断信号，使各主处理器开始同步采集，随机累计误差非常小，能够保证各主处理器开始采集数据的时刻同步，提高同步精度。
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