产品详细介绍【仪器功能与特点】 ·适用于测量各种不同截面、不同介质的各种电力电缆、高频同轴电缆，市话电缆及两根以上均匀铺设的地埋电线电缆的高低阻、短路、开路、断路以及高阻泄漏和高阻闪络性故障。 ·在低压脉冲状态下，可自动完成故障距离的计算。 ·可测35KV以下等级所有电缆的高、低阻故障，适应面很广。 ·采用了国际先进的“多脉冲法”测试技术，同时还具有传统的冲击高压闪络法和低压脉冲法。 ·多次脉冲模式时，任何高阻故障均呈现最简单的类似于低压脉冲短路故障特征的波形，极易判读。 ·具有方便的全中文菜单以及清晰屏幕触摸键操作。 ·检测故障成功率、测试精度及测试方便程度优于国内其他检测设备。 ·超大液晶屏作为显示终端，仪器具有强大的数据处理能力和友好的显示界面。 ·具有极安全的采样高压保护措施。测试仪器在冲击高压环境中不会死机和损坏。 ·具有屏幕拷贝功能，用于波形打印。 ·按键定义简单明了，操作简单，可靠性高，测量方法简单快速。 ·内置电源，可在无电源环境测试电缆的开路及低阻短路故障。 ·具有USB接口，可用移动硬盘进行数据拷贝。 ·具有通用的网络接口，可直接通过网络进行数据远程传输。 【主要性能指标】 ·测试方法：多脉冲法；冲击高压电流取样法；低压脉冲法. ·冲击高压：低于35KV ·数据采样速率: 120MHz、90MHz、60MHz、30MHz ·测试距离：＞15Km ·读数分辨率：＜0.5m ·系统测试精度小于50cm ·测试脉冲幅度：约380VP-P ·多脉冲发送及故障反射信号的自动显示，使得故障特征波形的表示极为简单。所有的高阻故障波形仅有一种，即类似低压脉冲法的短路故障波形。 ·具有测试波形储存功能：能将现场测试到的波形按规定顺序方便地储存于仪器内，供随时调用观察。可以储存大量的现场测试波形。 ·能将仪器在不同的工作状态下测得的故障电缆波形同时显示在屏幕 上进行同屏对比和叠加对比。使得故障距离的判断更加准确。 ·内置电源：充满电后可连续工作6小时，亦可外接交流电源工作。 ·工作条件: 温度-10℃～+45℃，相对湿度 90%，大气压力750±30mmHg。

本发明公开了一种基于单频网外辐射源雷达的飞机目标识别方法，利用飞机目标旋转部件（旋翼、 螺旋桨、或喷气式引擎）产生的微多普勒调制特征进行目标识别。首先对参考通道和监测通道信号进行 二维互相关处理，据此实现对目标的检测；接着从距离多普勒谱上不同距离单元位置提取各个发射站所 对应的微多普勒特征；最后利用信息融合技术对多角度特征进行决策级融合识别。本发明组合了单频网 中各个发射站同时提供的微多普勒特征，减少了目标微多普勒特征的姿态敏感性，从而提高识别

数控立车切削加工作为制造技术的主要基础工艺，随着制造技术的发展，在 20 世纪末也取得了很大的进步，进入了以发展高速切削、开发新的切削工艺和加工方法、提供成套技术为特征的发展新阶段。是制造业中重要工业领域，如汽车工业、航空航天工业、能源工业、军事工业和新兴的模具工业、电子工业等行业的主要加工技术，也是这些工业领域迅速发展的重要因素。为了满足市场和科学技术发展的需要，达到现代制造技术对数控技术提出的更高的要求,为适应数控进线、联网、普及型个性化、多品种、小批量、柔性化及数控迅速发展的要求，最重要的发展趋势是体系结构的开放性,数控技术、制造过程技术在快速成型、并联机构机床、机器人化机床、多功能机床等整机方面和高速电主轴、直线电机、软件补偿精度等单元技术方面先后有所突破。 黑灯工厂”是 Dark Factory 的直译，即智慧工厂，因为从原材料到最终成品，所有的加工、运输、检测过程均在空无一人的“黑灯工厂”内完成，无需人工操作，所以可以关灯运行，故而得名。智能化才是支撑企业的核心，智慧工厂中员工对智能化设备的掌控能力的要求大大提高，由原来的纯粹单一“操作为主，设备为辅”的角色演变为“设备为主，操作为辅”，需要员工变身为具备全面技术能力的工程师。技术工程师不仅要保证智能化生产线的正常运行，还要保证快速处理生产过程中产生的异常等，而且成为了智慧工厂的“隐形人”，由其在综合考虑效率、成本等因素的基础上决定哪些工作由机器完成，哪些由人完成，实际的生产仍是一个人机协作的过程。基于数字孪生建模、分析、调试、决策和运维等远程管控来实现和保障的。 本项成果的核心是黑灯模式下的动柱式数控机床智能装备及基于云控远程运维平台的加工产线的开发及其产业化，主要是开发中小型数控动柱立式机床智造装备、基于数字孪生驱动的云管控系统及 APP，研制低时延智能控制器并实现产业化。其关键技术是数字孪生驱动的一体化设计、智能控制AI 算法及其控制器和基于物联网的云控远程运维技术。数控机床与智能数字化+物联网+云平台相结合，因此形成的本成果是特有的数字化智能装备（数智装备）。 技术先进性和独占性在于： （1）基于数字孪生的动柱式数控车床的设计制造方法及精密加工自动化流程智能改进技术； （2）基于数字孪生驱动的自感知、自决策、可预测性运维等于一体的黑灯模式智慧工厂的云管控平台及制造服务 APP； （3）全新的基于区域选择性耦合控制的低时延智能控制技术的开发。创新点在于： （1）基于数字孪生模型的动柱式数控机床及其配套生产线的设计制造方法创新； （2）“倒立式五轴车铣中心”实现 5 面车铣复合加工；“动柱式数控立车”技术，X 轴主导轨、X 轴滚动丝杆、X 轴副导轨三者来定位动立柱技术；8-12 工位伺服液压刀塔，加工时换刀快、精度高、故障少； （3）通过内置 K210 智能芯片、SIM8200/8300 和智能传感等核心模块，实现了智能装备间 NB-ioT 和 mMTC 等 5G 物联通讯和人机交互； （4）将多源数控机床运行数据高效融合以及边缘计算与云端一体化，开发制造服务 APP 模块，构建面向制造服务生命周期的云网端管控平台； （5）基于区域选择性控制的低时延智能控制器实现了智能装备之间的网格化耦合控制，结合云网端管控系统及深度学习，构成智能产线。

本发明公开了一种计及非共振传输的中频动响应预示方法，包括如下步骤：（１）将系统划分成连续耦合的子系统；（２）计算子系统的模态；（３）计算相邻子系统中模态间的耦合参数；（４）建立系统功率平衡方程，并计算子系统中频动响应。本发明提供的计及非共振传输的中频动响应预示方法，是一种结合统计模态能量分布分析方法和统计能量法的混合方法，该方法可考虑非共振模态间的功率传输的影响，能够精确预示“刚”子系统与“柔”子系统并存的系统的中频动响应。

本成果来自有重大应用前景的横向项目，现已结题，知识产权归属西南交通大学。成果的创新性和先进性：针对目前接触网几何参数检测中存在的问题与不足，提出了利用动车组作为检测载体，基于二维激光雷达技术，对视距内障碍物所产生的轮廓曲线进行目标识别、运动跟踪，以达到在线测量接触网几何参数。主要技术指标为导高、拉出值、双支接触线间距与高差、侧面限界等。

本发明公开了一种可见光目标轮廓模型指导的飞机感兴趣区测谱方法，包括：(1)建立典型飞机目标轮廓姿态数据库；(2)对实测飞机目标可见光图像进行测谱，包括：(2.1)获取飞机目标的可见光图像；(2.2)获得目标轮廓特征；(2.3)用目标轮廓匹配步骤(1)中建立的轮廓姿态数据库，得到飞机的对应姿态，以及在此种姿态下的部件对应几何关系；(2.4)根据轮廓与各个部件之间的相互关系，寻找目标各部件测谱的中心位置坐标；(2.5)把

本发明公开了一种多相永磁同步电机驱动系统故障诊断方法。本发明的方法包括：(1)对待诊断多相永磁同步电机驱动系统的速度传感器、直流母线电压传感器、相电流传感器输出信号进行采集；(2)利用步骤(1)中采集得到的信号分别计算转速指数SI、磁链差绝对值|Δψ|、谐波平面电流幅值Ixy、正半波电流指数CI+和负半波电流指数CI?；(3)速度传感器故障诊断；(4)电压传感器故障诊断；(5)谐波平面电流状态检测；(6)缺相故障诊断；(7)S1开关管开路故障诊断；(8)S2开关管开路故障诊断；(9)电流传感器故障诊断。本方法在不增加外部辅助电路的前提下，能够实现各类故障快速、准确的诊断。

制动控制单元（BCU）电路板故障诊断系统可以全面检测BCU各项性能参数，包括单板的导通测试、功能测试和特性测试，不仅能迅速准确的对各块单板进行自动测试和手动测试，实现故障检测和定位，实时显示、存储和打印测试结果，还能对BCU单板故障回路进行报警。该成果解决了传统测试技术对于信号数量庞大、种类繁杂的被测对象需要数量庞大的测试仪器的问题，为制动控制系统乃至轨道列车的研制、生产和维护提供有力保障，填补了国内同类产品的空白。 BCU电路板故障诊断系统技术特点如下：Ø  采用基于PXI的数据采集系统，背板总线带宽达132MB/s；利用PXI星形时钟总线，实现各个数据采集模块间精确的同步和握手，实现多个数据采集模块协同数据采集；Ø  采用虚拟仪器技术，对设备进行可重用性配置，减少了测试仪器数量；Ø  软件系统采用分层结构开发，设计设备驱动层、测试语句层、故障定位层以及人机交互层四层结构。开发环境选择LabVIEW进行图形化工具，提高了开发的效率；Ø  采用多任务并行测试技术，大大提高了BCU电路板测试的速度；Ø  采用SQLServer数据库进行数据管理，方便数据的检索。     应用范围： 动车组、地铁列车制动控制单元单板检测。

本发明公开了一种脉冲磁体绝缘故障探测装置及方法，该装置包括多根支撑杆、多个探测线圈、第一法兰盘和第二法兰盘；其中一根支撑杆位于脉冲磁体中心，其余支撑杆位于脉冲磁体外侧；各支撑杆上设有多个探测线圈；多个探测线圈对称分布于支撑杆上，处于对称位置的探测线圈串联，其余的两个端口由导线引出连接到外部的采集信号通道接口；各支撑杆的一端固定在第一法兰盘上，另一端固定在第二法兰盘上；第一法兰盘固定在脉冲磁体一端，第二法兰盘固定在脉冲磁体的另一端；所有设在支撑杆上的探测线圈构成探测线圈阵列，将脉冲磁体网格化，根据探测

提出一种基于人工智能技术的电子线路软故障检测方法，采用多个电路进行仿真分析，均能够较好的实现对电路故障特征的提取和分析，实现对电子故障器件的精准定位和故障类型识别。 该技术将人工智能技术与传统的信号处理技术进行结合，运用STFT技术实现电路信号的表征形式变换，再结合人工智能技术中的深度残差网络学习技术分析模拟电路的性能特征，可以实现对元件故障类型的确定，完成电路的软故障分析和诊断。