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交联电线生产线工艺参数监测系统
随着我国输配电线路向高压大容量方向发展，对能运用于高压、超高压领域内交联聚乙烯电缆的生产需求更为迫切。我国目前已能批量生产110KV级、220KV级交联聚乙烯电力电缆，500KV级的也在研制中。但总的说来，我国与先进国家相比，交联聚乙烯的电缆在电压等级、品种规格方面、工艺水平、质量性能方面仍有一定的差距。 作为电缆制造厂家，如何根据电缆传输功率（
西安交通大学
2021-01-12
电子通信设备故障监测系统v1.0
有一定实用价值
成都大学
2015-12-30
视觉人工智能火灾监测预警系统
基于智能视频分析，采用5G+人工智能+边缘计算等高新技术，实现对监控区域内的火烟进行智能识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别。 它具有自动扫描、自动识别、自动报警、自动定位的功能，通过系统智能识别，发现火情实时向后端监控中心发送报警信号，同时会将火点位置在地图上精确定位，一旦火灾确定，决策人员可以通过视频追踪、资源查询、火情推演、预案管理等功能进行扑救会商并制定详细的灭火作战方案，达到快速消灭火灾的目的。 系统可协助管理人员，对监测区域内火焰做到全天二十四小时实时分析及时报警。降低误报和漏报现象，减少因火灾造成的生命和财产的损失，是人们同火灾做斗争的有力工具。
江苏三棱智慧物联发展股份有限公司
2021-12-08
环境参数监测系统，环境参数屏
产品详细介绍YKEMS室内环境监测系统产品功能特点技术可靠：最先进的微处理器技术，响应速度快，测量精度高，重复稳定性好。多媒体显示:连接LED点阵屏或一体机屏幕,显示直观大气,可视性好.在线监测和远程控制:可以实时在线查询各种设备的最新状况和数据.报警处理：具有断线报警、超标报警和异常报警功能。测量范围：温湿度,PM2.5,CO2,O2,VOC,甲醛,噪声,光照度等。联网：可直接接入局域网，方便用户查看数据。多种数据显示方式： 产品技术参数：序号 测量项目 量程 精度1 温度 -40～80℃ ±0.2℃2 湿度 0-99%RH 1%RH3 PM2.5 0-1000ug/m3 ±10%4 甲醛 0-5PPM ±5%5 VOC 0-30PPM ±5%6 CO2 0-3000PPM ±5%7 O2 0-25%VOL ±5%8 NH3 0-100PPM ±5%9 噪声 30-130dB 1dB……产品应用：健身房环境监测系统 净化车间环境监测系统幼儿园环境监测系统 OFFICE环境监测系统楼宇环境监测系统 实验室环境监测系统医院药房环境监测系统 博物馆环境监测系统图书馆环境监测系统 机房环境监测系统社区环境监测系统 学校环境监测系统特护病房环境监测系统 影院环境监测系统商场环境监测系统 飞机场火车站环境监测系统风景区环境监测系统 会议室环境监测系统……
深圳市优科斯机电科技有限公司
2021-08-23
SF6微水密度在线监测系统
1、产品背景
智慧电网（Smart Grid），就是电网的智能化的升级，建立在集成的、高速双向通信4G、5G的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标。中国电力部门对SF6开关设备中，气体的水分含量有着严格的要求，并制定了相关标准如《电力设备预防性试验规程（DL/T596-1996）》、国家标准《六氟化硫电气设备中气体管理和检验导则（GB/T 8905-1996）》以及IEEE 标准《IEEE Guide for Moisture Measurement and Control in SF6 Gas-Insulated Equipment（IEEE Std 1125-1993）》， 《DL/T506-2007（代替DL/T506-1992）六氟化硫电气设备中绝缘气体湿度测量方法》，《DL/T618-1997 气体绝缘金属封闭开关设备现场交接实验规程》等。
2、系统概述
SF6 微水密度在线监测系统，主要应用于变电站内应用SF6 气体绝缘的高压电气设备的在线监测，该SF6 微水密度在线监测系统能够实时在线监测高压电气设备中的SF6 气体密度、微水及温度，并提供SF6 气体泄漏报警与闭锁功能、SF6 气体水分超标报警功能。数据处理服务器自动采集、就地显示，存储监测数据。SF6 微水密度在线监测系统通过网络接入单元接入到局域网，在客户端实现远程在线监视电气设备的SF6 气体密度水分状态，从而实现对SF6 电气设备微水与密度在线检测、监控，满足电力配网自动化和设备状态检修的需要，对提高系统的安全运行和运行管理水平，开展预期诊断和趋势分析，减少无计划停电检修具有现实意义。
青岛民邦电气设备有限责任公司
2021-09-09
ZL-019A大小鼠饮食饮水监测系统
简单介绍：
大小鼠饮食饮水监测系统是一套特别用于定期测量单个实验室饲养大小鼠的随意的饮食饮水摄入行为的系统。测量的时间是由用户定义的，比如每小时，每天或者每周。通过定期的测量，研究者不需要再记录单个膳食的结构，或者与饮食饮水相关的行为。小鼠饮食饮水监测系统软件记录每个活动笼的饮水和饮水量，小鼠饮食饮水监测系统可中途添加食物，数据可以自动累计食槽量。独特的数据看板可监测饮水量（ml）、饮食量(克)、活动量（cm）站立、食槽剩余量、水瓶剩余量等数据。
详情介绍：
产品特点：1、多通道：实验笼数量不受限制，可实现多通道同时实验2、软件可随时随地查看设备状态和数据：设备可长时间工作，用户无需长期看守，可在办公室实验数据提取等工作。3、设备软件免维护：软件可部署在云计算机上，也可部署本地根据用户需求，用户无需烦恼电脑升级以及故障带来的烦恼。4、设备硬件免连线：设备采用可自动组网连接，免除用户连接线路的烦恼，开机即用。5、实验看板：食槽剩余量、水槽剩余量、食物消耗，饮水消耗，活动量，活动图，站立行为，并导出到excel6、数据可任意时段展示以及生成折线图。7、折线图可随意显示某个参数。6、动物管理：可任意添加动物编号及组别7、项目管理：可任意添加实验项目，实验时可选择实验归属。8、实验数据：可查询所有动物数据或个别动物数据，也可以查询项目组别的全部数据9、软件提供折线图，活动量和站立脉冲图10、实验数据可导出到计算机，excel格式，折线图导出JPG。技术参数：1、活动笼外形尺寸：350*350*350mm2、活动笼材质：铝合金框架+透明亚克力3、活动笼底部带排泄物托盘4、活动笼支架材质：不锈钢5、水瓶容积：250ml6、食槽容积：100克7、活动量检测方式：XY红外热感传感器（8X8）8、通道数：4~32通道可选9、站立检测方式：5mm红外对管，高度调节范围0~200mm10、重量传感器量程：1000克11、食物检测精度：0.01克12、饮水消耗量精度：0.01ml13、软件提供数据：食物消耗，饮水消耗，活动量，活动轨迹图，站立行为，并导出到excel
14、图表有：食物消耗波形图，饮水消耗饮水消耗，活动量直方图，活动量轨迹图,并导出保存JPG
安徽耀坤生物科技有限公司
2022-05-26
互联网文本内容主题概念漂移检测系统
成果描述：互联网文本内容主题 概念漂移检测系统， 通过分析数据集中的 所有文档数据的潜在 语义关系，提取出它 们之间的潜在语义主 题标示，通过评估参 数的方法，将生成的 主题时序关系用数据 的形式表示出来，并 以此为依据主动发现 待预测数据集中主题 的转变与转化现象， 并提供给用户这一主 题转移过程。市场前景分析：点。基于这些特点， 流数据的处理和分析 面临巨大的挑战，是 当前数据挖掘领域研 究的热点。 分类是数据挖掘领域 的重要课题，当前流 数据分类问题面临的 主要挑战之一就是概 念漂移问题，即数据 中学习的概念（从属 性到类别的映射）是 随时变化的。 通过对互联网中文本 内容的主题概念漂移 进行检测，对于正确 分类互联网文本等方 面具有重要的意义。与同类成果相比的优势分析：能够将生成的主题时 序关系用数据的形式 表示出来，方便用户 查看； 可以动态调整评估参 数，以实现对不同数 据集的自适应性分析； 可以将评估参数值与 发生概念漂移的主题 中心相关联，主动探 测出主题发生变化的 过程。
电子科技大学
2021-04-10
CDMA2000移动互联网内容监管系统
本系统在设计中使用了先进的网络处理器技术，包括高性能的IXP2400处理器和高速千兆以太网接入能力，提供了强大的网络处理能力和可靠的运行稳定性。本系统完成的基于网络处理器硬件平台根据不同的实际需求，可以广泛应用于各种网络通信系统和网络安全领域，边缘路由器，千兆硬件防火墙和入侵检测系统，具有广阔的市场前景。
东南大学
2021-04-10
基于大数据的能源互联网能量管理系统
随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。
清华大学
2021-04-11
移动互联网未知应用自动识别系统
本技术成果克服了现有技术的不足，提供了一种对未知 应用（包括恶意软件）进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术
中山大学
2021-04-10