基于谐波影响量试验的智能电能表全性能综合测试系统研究

针对智能电能表各项试验项目难以集中在同一检定装置进行试验的问题,研制了一套全性能综合测试系统。该系统除了能够满足智能电能表检定规程规定的所有项目外,还能实现规程规定之外的试验项目,从而实现对电能表进行全性能试验测试。本系统还采用两路电子开关切换常规电流源来输出正弦波的方法,获取试验需要的直流偶次谐波、次谐波、奇次谐波,创造了在谐波条件下电能表的试验模拟环境。     

基于深度学习的智能电表HPLC通信模块外观划痕检测

针对智能电表HPLC通信模块外观划痕检测的问题,提出了一种先进的像素级划痕检测体系结构Res-DU-Net,其特点是采用了深度卷积神经网络技术。首先,Res-DU-Net通过卷积、残差结构、空洞卷积、级联等操作实现了像素级的滑痕检测,形成了U形模型结构。其次,采用Adam算法对智能电表通信模块外观图像进行了训练和验证。最后,Res-DU-Net在学习率为0.001,损失率为0.020的情况下,准确率为0.985,召回率为0.987。实验结果证明,Res-DU-Net在像素级划痕检测方面比传统方法和完全卷积网络(FCN)及U-Net更加有优势。     

基于标准电能高频脉冲高保真传输的方法

介绍传统标准电能高频脉冲信号传输方法的不足,提出了一种利用标准电能高频脉冲进行一对多传输高保真传输的方法,并基于RS485接口芯片进行系统设计和电路设计。根据系统原理论述该方法实现的过程,通过试验论证高频脉冲高保真传输方法的正确性和可行性,该方法适用性强、成本低、集成度高。