产品详细介绍轻便小巧，便于携带，使用方便，操作简单 全中文界面标准软件，使用简单操作方便（可按客户需求定制） 2*2in Nai探测器（可按需求配置不同尺寸的各种探测器） 高性能精确度高，有1024道，2048道，4096道（可定制） 可自行设定报警阀值 准确的核素识别功能 标准核素库，用户可自由添加，删改，选用核素 大容量锂离子电池，充满电可以连续工作20小时 PDA掌上电脑，蓝牙数据通讯。PDA数据可传至电脑进一步分析处理。 手持式便携数字化能谱仪的主要特征： l      外接智能NaI(TI)探测器，内置GM管 l        NaI(TI) 探测器与主机用螺旋电缆连接，探测器伸到测量部位，可就近方便观察测量结果 l        三种工作方式：     a.剂量率测量 一 任何工作方式都兼顾剂量率测量 b.寻找放射源 c.实时核素识别 一 可存无数个核素库文件 l        可指示不同核素的剂量率贡献，可分别设置不同核素的报警阀值 l        核素识别采用了Genie2000软件完备成熟的分析处理核素识别技术。即便存在多种核素（4种以上），或者源放置在存储蓄（屏蔽影响）中，也能正确识别各种核素。同时指示是否存在核素库内没有编辑的未识别核素。 l        可识别核素种类（128种！），可同时识别核素多（同时识别数十种核素！） 高品质、可触摸操作彩色显示屏 一 国内市场独此一款！ l        可选规格NaI(TI) 探测器规格：1.5″×1.5″，2″×2″，3″×3″ l        可配置中子探测器（慢化3H管） l        与计算机采用USB通讯，谱数据、核素库、刻度参数和分析步骤下载和上传 l        大容量：可存储512个1024道的谱 l        更多道数：4096道MCA l        独特的专利稳谱技术一 内置高稳定发光LED，随时实现稳谱。＜±2％＠–20℃～＋50℃ l        可通过USB实现固件升级 l        时间预置：1～106S，（实时间／活时间） l        自动谱采集分析处理   2主要技术指标： l        计量（率）范围：10nSv∕h～100mSv∕h，10nSv-10Sv l        能量范围：50KeV～3MeV-NaI(TI)，30KeV～1.4MeV-GM l        计数通过率：＞50KCPS l        输入计数率：＞500KCPS 售后服务 硬件免费保修三年； 软件终身免费升级 可根据用户需求定制软件、硬件功能  

近年来已经建立了基于故障字典，模糊理论，专家系统，神经网络，支持向量机，信息融合，小波分析，粒子群等各种技术的不同故障诊断方法，并在模拟电路的实际检验中取得了良好的效果。然而，电路从正常到故障之间存在中间过渡状态，怎样定义这个中间状态以及其对电路有怎样的影响，如何准确描述这种影响，通过查阅文献，到目前为止还没有一种合理的方法能够解决这个问题。

本发明公开了一种考虑逆变型分布式电源接入的配电网故障区域定位算法，包括如下步骤：(1)建立恒功率控制方式下逆变型分布式电源故障特性分析模型；(2)根据配电网中联络开关、断路器等开关器件的分布特点对配电网进行分区处理，使用图论的理论分析方法，建立配电网的图模型，并设定配电网的电流参考方向；(3)利用设定的配电网电流参考方向以及断路器处保护装置上传的故障信息，通过矩阵运算求取故障判断矩阵，实现故障区域的定位。本发明能够满足分布式电源接入，无需动作值整定，具备一定拓扑结构自适应的能力。

本发明公开了一种基于选择性隐朴素贝叶斯分类器的网络故障 诊断方法，包括：(1)从网络历史数据库中获取历史数据，包括症状变 量集以及故障类变量集；(2)构建选择性隐朴素贝叶斯分类器预测模型， 根据症状变量集中的每个症状变量确定对应的最相关症状变量集合； (3)所述选择性隐朴素贝叶斯分类器通过训练历史数据自动学习到分类 器参数；(4)进行故障诊断时，对测试数据利用上述选择性隐朴素贝叶 斯分类器进行估计得到对应最终的故障诊断结果。通过执行本发明中的网络故障诊断方法，有效解决了现有网络故障诊断中运算复杂度高、 网络诊断结果偏差大的问题，显著提高了网络诊断的准确性，在进一 步降低运算复杂度的同时，能够保持较好的学习能力及容错特性。

 本系统利用工业无线传感器网络构建无线、分布式机械设备故障诊断和监测系统，对工业现场运转设备的工作状态进行监测，部署的工业无线传感器网络既充当在线状态监测系统，也承担通信网络的功能，最后作为具有推理学习能力的决策网，是集感知、通信、识别、诊断、决策为一体的综合预测性维护平台。   作为一种独立的控制网络，本系统包含低功耗传感器节点、执行器节点、汇聚网管等硬件设备及专家知识库、规则匹配数据库、历史数据库、人机交互界面等软件平台，能够有效弥补有线诊断系统在应用中布

本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上，利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号；(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解，以得到小波灰度图；(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式，对所述小波灰度图进行预处理；(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络，所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断，以得到所述旋转机械的故障诊断结果。

本发明涉及一种基于小波变换与混合注意力机制的轴承故障诊断方法，具体包括：利用传感器获取轴承振动信号，得到原始故障数据；对原始故障数据依次进行小波变换、加入高斯噪声、分块采样；并为采样后的数据生成类别标签和位置标签；基于混合注意力机制、残差结构、可学习卷积构建故障诊断模型；将采样后的故障数据划分为训练集和测试集，作为模型的输入数据进行训练，实时监控训练结果进行参数优化，同时将故障诊断结果可视化；在多种噪声条件下与现有模型进行对比实验，检验模型性能。本发明所提出方法解决了传统轴承故障诊断方法在多变噪声条件下故障识别率较低的问题。

（1）能够实现在复杂的管道内的行走和检测，且对管道表面要求较低，能够实现自适应运动模式。 （2）能够适应一定尺寸范围内的管道测量，同时可以在恶劣的管道情况下进行绕管道一圈稳定行走。 （3）在一定情况下可以完成水下的检测作业。 （4）能够实现在线准确测量管壁厚度、裂缝深度及范围及其他管壁质量缺陷，可以实现离线保存功能。 （5）能够解决目前管道等特殊环境下普通测厚方法无法进行厚度测量及管壁质量预测的问题； （6）采用永磁技术，能够实现无源测量，可避免因为电源失电而导致测量失误的问题。

本发明公开了一种基于开放磁路的磁致伸缩导波检测传感器，该检测传感器包括激励线圈、接收线圈和磁性装置，磁性装置包括多 个检测模块，并且这些检测模块周向均匀布置，以用于吸附到被检细 长构件的外侧;每个检测模块均包括外壳、永磁铁和导磁板;相邻两 外壳通过一调节装置连接;激励线圈和接收线圈靠近检测模块并同轴 套设于被检细长构件的外侧，激励线圈输入正弦交变电流，以在接收 线圈中产生感应电压，以使计算机接收到此感应电压的信号并判断被 检细长构件内是否存在缺陷。本传感器结构简单，具有体积小、重量 轻、安装方便的特