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画说仪表(十九) 单相电能表检测仪被引量：1: 1; 作者任致程《农村电工》 2005年第4期40-41,共2页; 关键词单相电能表检测仪 ST-9040G 液晶显示屏光电采样器; 在线阅读下载PDF 职称材料

超大规模智能电能表自动化检测研究与仿真被引量：13: 2; 作者黄奇峰蔡奇新郑飞《电测与仪表》北大核心 2013年第5期91-94,共4页; 针对江苏省即将建设具有年检800万只智能电能表能力的超大规模智能电能表自动化检测系统工程建设需要,本文研究了电能表全自动检测系统现状,提出了适合建设超大规模智能电能表自动化检测系统的技术方案、系统组成及特点,并设计、实现了... 展开更多; 关键词超大规模自动化系统智能电能表检测 3D仿真; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于域自适应的二屏电能表显示屏质量检测方法被引量：5: 3; 作者刘永光谭赣江 +3 位作者刘型志徐晓飞黄亚娟吴兰《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第23期180-186,共7页; 针对人工显示屏检测和机器检测存在精度较低及效率低下的问题,提出了一种基于域自适应的二屏电能表显示屏检测方法。为有效提高检测效率,对奇、偶二屏显示字段的虚显、断显、漏显和多显进行检测,快速实现对电能表显示屏字段、电能表显... 展开更多; 关键词电能表显示屏检测奇数屏偶数屏域自适应; 在线阅读下载PDF 职称材料

电能表直流偶次谐波试验负载自动匹配方法研究被引量：1: 4; 作者段晓萌王晔 +1 位作者崔星毅江小强《电测与仪表》北大核心 2016年第9期74-78,共5页; 直流偶次谐波影响量试验是电能表检测中的重要一环,传统检测方法效率低下,稳定性差。在分析了直流及偶次谐波的产生原因以及对电能计量造成的危害后,解读了标准规定的试验流程及接线方法,提出了一种新的直流偶次谐波负载自动匹配的方法... 展开更多; 关键词直流偶次谐波负载匹配电能表检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征降维和神经网络的电能表内异物声音自动识别被引量：5: 5; 作者张进吴健 +1 位作者欧习洋欧熙《机械设计与制造》北大核心 2021年第3期234-237,共4页; 电能表是国家强制检定的电能计量工具,其计量的精确性影响着千家万户的利益。传统的人工检测方式不仅效率低而且检测结果不稳定。随着声学检测技术的日趋成熟,采用声学检测的方式来检测电能表内的异物已成为实现工厂自动化的大势所趋。... 展开更多; 关键词电能表异物检测改进MFCC PCA特征降维 Adaboost聚类 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多尺度熵和EMD阈值的电能表内异物声音信号去噪方法被引量：1: 6; 作者张进吴健 +1 位作者欧习洋欧熙《机械设计与制造》北大核心 2020年第12期55-59,共5页; 电能表内异物自动检测在采集电能表内异物声音信号过程中不可避免地会受到噪声干扰,采集的声音信号非线性、非平稳,且噪声成分复杂。为了有效地检测到异物,需采用合适的去噪方法对采集的电能表内异物声音信号进行降噪处理,从而更好地保... 展开更多; 关键词电能表异物检测经验模态分解短时能量多尺度熵小波阈值; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名画说仪表(十九) 单相电能表检测仪被引量：1: 1; 作者任致程; 出处《农村电工》 2005年第4期40-41,共2页; 关键词单相电能表检测仪 ST-9040G 液晶显示屏光电采样器; 分类号 TM933.4 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名超大规模智能电能表自动化检测研究与仿真被引量：13: 2; 作者黄奇峰蔡奇新郑飞; 机构江苏省电力公司电力科学研究院江苏省方天电力技术有限公司; 出处《电测与仪表》北大核心 2013年第5期91-94,共4页; 文摘针对江苏省即将建设具有年检800万只智能电能表能力的超大规模智能电能表自动化检测系统工程建设需要,本文研究了电能表全自动检测系统现状,提出了适合建设超大规模智能电能表自动化检测系统的技术方案、系统组成及特点,并设计、实现了用于验证该方案的仿真系统。所介绍方案主要由AGV、RGV机器人、检测装置等组成,具有技术先进、组装灵活、易于故障维护等特点。通过使用仿真技术,为研究超大规模智能电能表自动化检测关键技术搭建了数字化平台,为今后工程建设提供了大量可参照的建议和方法,降低了建设风险和成本,提升了工程建设标准和质量。; 关键词超大规模自动化系统智能电能表检测 3D仿真; Keywords super large-scale automatic system smart meter verification 3D simulation; 分类号 TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于域自适应的二屏电能表显示屏质量检测方法被引量：5: 3; 作者刘永光谭赣江刘型志徐晓飞黄亚娟吴兰; 机构许继集团有限公司国网重庆市电力公司计量中心河南工业大学电气工程学院; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第23期180-186,共7页; 基金国家自然科学基金项目资助(61973103) 国家电网有限公司总部科技项目资助(5500-201927267A-0-0-00)。; 文摘针对人工显示屏检测和机器检测存在精度较低及效率低下的问题,提出了一种基于域自适应的二屏电能表显示屏检测方法。为有效提高检测效率,对奇、偶二屏显示字段的虚显、断显、漏显和多显进行检测,快速实现对电能表显示屏字段、电能表显示屏驱动回路元器件及其生产过程的虚焊、漏焊、连锡等质量问题的检测。利用局部域自适应进行源域和目标域的对齐,提取显示屏中的细粒度信息以获取更高检测精度。实验结果表明,所提方法有效提高了电能表显示屏字段及其驱动回路质量的检测效率和检测精度。; 关键词电能表显示屏检测奇数屏偶数屏域自适应; Keywords power meter display detection odd screen even screen domain adaptation; 分类号 TM933.4 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电能表直流偶次谐波试验负载自动匹配方法研究被引量：1: 4; 作者段晓萌王晔崔星毅江小强; 机构中国电力科学研究院计量研究所; 出处《电测与仪表》北大核心 2016年第9期74-78,共5页; 文摘直流偶次谐波影响量试验是电能表检测中的重要一环,传统检测方法效率低下,稳定性差。在分析了直流及偶次谐波的产生原因以及对电能计量造成的危害后,解读了标准规定的试验流程及接线方法,提出了一种新的直流偶次谐波负载自动匹配的方法,并按照该方法设计了一套试验装置。最后,对该装置进行试验验证,证实装置能够生成标准所规定波形,实现了负载端自动匹配,减少了人工干预,提升了检测效率及稳定性。; 关键词直流偶次谐波负载匹配电能表检测; Keywords DC, even harmonics, load matching, electric meter test; 分类号 TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征降维和神经网络的电能表内异物声音自动识别被引量：5: 5; 作者张进吴健欧习洋欧熙; 机构国网重庆市电力公司电力科学研究院四川福德机器人股份有限公司; 出处《机械设计与制造》北大核心 2021年第3期234-237,共4页; 基金基于神经网络算法的电能表异物自动检测技术研究(2017渝电科技10#) 电能表异物自动检测技术优化应用研究(FDRS05HT1707002MIG)。; 文摘电能表是国家强制检定的电能计量工具,其计量的精确性影响着千家万户的利益。传统的人工检测方式不仅效率低而且检测结果不稳定。随着声学检测技术的日趋成熟,采用声学检测的方式来检测电能表内的异物已成为实现工厂自动化的大势所趋。针对现有半自动的人工检测电能表异物方式,提出一种基于特征降维和神经网络的电能表内的异物声音自动识别方法。该方法充分利用声音的时、频域特征系数和倒谱系数,先对声音信号进行通道转换、预处理和数字降噪,再对声音信号进行时、频域和倒谱分析,并同时提取其短时特征系数及改进后MFCC系数。将声音特征通过PCA降维后输入基于Adaboost算法聚类后BP神经网络分类识别,并与传统的BP神经网络分类进行比较,证明了该方法的有效性。这里给出了电能表异物自动识别技术实现的具体步骤,并通过MATLAB仿真实验证明了该方法的有效性,BP神经网络的平均识别率较高,可达到95%以上,并且计算复杂度小易于实现。; 关键词电能表异物检测改进MFCC PCA特征降维 Adaboost聚类 BP神经网络; Keywords Detection of Foreign Object in the Electricity Meters Modified MFCC PCA Feature Dimension Reduction Adaboost Clustering BP Neural Network; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多尺度熵和EMD阈值的电能表内异物声音信号去噪方法被引量：1: 6; 作者张进吴健欧习洋欧熙; 机构国网重庆市电力公司电力科学研究院四川福德机器人股份有限公司; 出处《机械设计与制造》北大核心 2020年第12期55-59,共5页; 基金基于神经网络算法的电能表异物自动检测技术研究(2017渝电科技10#) 电能表异物自动检测技术优化应用研究(FDRS05HT1707002MIG)。; 文摘电能表内异物自动检测在采集电能表内异物声音信号过程中不可避免地会受到噪声干扰,采集的声音信号非线性、非平稳,且噪声成分复杂。为了有效地检测到异物,需采用合适的去噪方法对采集的电能表内异物声音信号进行降噪处理,从而更好地保障异物检测结果的准确性。结合短时能量、多尺度熵以及小波阈值进行去噪处理,提出了一种基于多尺度熵和EMD阈值的电能表内异物声音信号去噪方法。首先将采集的信号分帧,利用短时能量提取合适长度的关键帧信号,进行EMD分解,计算各阶IMF分量的多尺度熵值,然后根据计算得到的多尺度熵值设定一个阈值,对大于阈值的IMF分量结合小波阈值进行处理,完成信号去噪。实验结果表明,较传统的EMD去噪方法能更好地消除电能表内异物声音信号中的噪声。; 关键词电能表异物检测经验模态分解短时能量多尺度熵小波阈值; Keywords Electric EnergyMeter Foreign Body Detection Empirical Mode Decomposition(EMD) Short-Time Energy Multiscale Entropy Wavelet Threshold; 分类号 TH16 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	画说仪表(十九) 单相电能表检测仪	任致程	《农村电工》	2005	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	超大规模智能电能表自动化检测研究与仿真	黄奇峰蔡奇新郑飞	《电测与仪表》北大核心	2013	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于域自适应的二屏电能表显示屏质量检测方法	刘永光谭赣江刘型志徐晓飞黄亚娟吴兰	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	电能表直流偶次谐波试验负载自动匹配方法研究	段晓萌王晔崔星毅江小强	《电测与仪表》北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于特征降维和神经网络的电能表内异物声音自动识别	张进吴健欧习洋欧熙	《机械设计与制造》北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于多尺度熵和EMD阈值的电能表内异物声音信号去噪方法	张进吴健欧习洋欧熙	《机械设计与制造》北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料