专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种风电场集电线路单相接地故障点电压完全抑制方法-CN202310207353.8在审
  • 喻锟;杨理斌;曾祥君;王沾;王盛 - 长沙理工大学
  • 2023-03-06 - 2023-05-23 - H02H9/04
  • 本发明公开了一种风电场集电线路单相接地故障点电压完全抑制方法,当风电场的集电线路发生单相接地故障后,首先向风电场接地变压器引出的中性点注入测量电流信号;然后测算风电场的正序电路等值电势和可使故障点电压为0的抑制电流值;最后,向风电场接地变压器引出的中性点注入计算得到的抑制电流,将集电线路故障点电压抑制为零,实现接地故障可靠消弧。本发明通过向集电系统注入抑制电流,有效消除了风电机组容量、故障点位置以及三相对地参数不对称对消弧的影响,将中性点电压提升至风电场正序电路等值电势,在抑制系统侧电源产生的故障电流分量的基础上,进一步补偿风机集群输出至接地点的故障电流分量,使故障点电压能够被完全抑制到零。
  • 一种电场线路单相接地故障电压完全抑制方法
  • [发明专利]一种满装圆柱滚子轴承装配设备及方法-CN202011421218.6有效
  • 张胜文;王沾;孙维松;方喜峰;程德俊 - 江苏科技大学
  • 2020-12-08 - 2022-05-13 - F16C43/04
  • 本发明公开一种满装圆柱滚子轴承装配设备及方法,设备包括轴承内外圈上料装置、装配平台、专用夹具、轴承内外圈抓取机构、滚子上料装置及轴承输送带,轴承内外圈上料装置由轴承内圈上料装置和轴承外圈上料装置组成,装配平台由装配圆台、顶升机构、底板、分度机构组成,装配圆台上沿圆周方向均匀设置若干个工位,每个工位处装有专用夹具,专用夹具包括三爪中空气动卡盘、夹具体、定位销、短轴、深沟球轴承、定位销底座、输出轴连接块、弹性橡胶衬套以及橡胶挡圈,专用夹具内定位销与短轴之间加入深沟球轴承,使轴承内圈在推入滚子时一起转动,回转平台上设置多个工位,切向推入滚子,抬升内圈、压下外圈合套的装配方式,实现轴承柔性装配。
  • 一种圆柱滚子轴承装配设备方法
  • [发明专利]一种配电网单相故障的故障类型辨识方法和装置-CN202110769935.6有效
  • 喻锟;曾祥君;黄慧;王沾;卓超;倪砚茹;李理;王福恒 - 长沙理工大学
  • 2021-07-07 - 2022-04-12 - G01R31/08
  • 本发明公开了一种配电网单相故障的故障类型辨识方法和装置,其方法为:获取配电网参数;向发生单相故障的配电网注入零序电流,依次调控零序电压的相角分别为三相相电压相角;针对每次不同的零序电压相角,通过采集获取对应返回的零序电压,按照预设断线故障和高阻接地故障两种方式计算相应的故障偏转角θ1和θ2;若α‑e1≤θ1≤α+e1,则认为该故障偏转角的对应相为故障相,且故障类型为断线故障;若‑e2≤θ2≤e2,则认为该故障偏转角的对应相为故障相,且故障类型为高阻接地故障;e1和e2分别为断线故障和高阻接地故障的偏转角误差裕度。本发明可实现配电网单相接地故障和断线故障的选相,还可以对两种故障进行辨识。
  • 一种配电网单相故障类型辨识方法装置
  • [发明专利]基于GNA-XALO-SVM的柴油机装配质量异常模式识别方法-CN202111411979.8在审
  • 王端岩;张胜文;王沾;方喜峰;程德俊 - 江苏科技大学
  • 2021-11-25 - 2022-01-28 - G06Q10/06
  • 本发明公开一种基于GNA‑XALO‑SVM的柴油机装配质量异常模式识别方法,采用蒙特卡洛仿真装配间隙的6种模式数据,组成初始数据集矩阵Xn×m,对初始数据集矩阵Xn×m设置缺失值,获得含有缺失值的缺失数据集D:对缺失数据集D进行填补得到填补后的数据集Bn×m;利用主成分分析法对数据集Bn×m降维得到降维后的数据集P;基本蚁狮算法优化支持向量机的惩罚因子和核函数,得到优化后的惩罚因子和核函数以及优化后的支持向量机分类器;利用改进的灰色关联度分析法进行缺失值填补,提高相关性,使填补的数据更符合实际数据,利用改进蚁狮算法优化支持向量机的参数,提高支持向量机异常模式识别的准确率。
  • 基于gnaxalosvm柴油机装配质量异常模式识别方法

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