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为了解决电动车充电管理不便、安全性低的问题,设计了一种基于物联网的充电系统。该系统智能充电节点通过RN8209模块实现对电动车充电电压、电流和功率的采集,并利用这些数据判断充电状态,异常时自动关闭。该设计不仅实现了电能的计量,而且确保了电动车充电的安全性。系统中控网关通过LoRa无线模块与多个智能充电节点通信,并通过4G模块实现了与服务器的数据交互。测试结果表明,LoRa无线能够穿透地下室,通信距离达到300m,网关与服务器通信稳定。该设计实现了对充电桩的远程监控,具有很好的应用前景。 相似文献
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针对高压静电除尘中会发生火花放电现象,降低除尘效率、损坏设备的问题,提出了根据火花放电造成的声音进行火花识别的方法,利用MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）数字麦克风采集声音信号,分析了火花放电声音的短时能量、短时过零率、线性预测倒谱系数和梅尔频率倒谱系数（MFCC）.建立BP神经网络识别系统,选用不同特征向量进行实验.研究结果表明：使用MFCC系数结合短时能量和短时过零率能提高识别率,对纯净样本的识别率高达96%,且用火花放电瞬间两帧数据作为火花样本进行BP神经网络训练能大幅度提高识别系统的鲁棒性,对非纯净样本的识别率高达95%. 相似文献
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