智能电能表运行状态评估技术研究综述

智能电能表运行状态评估包括可靠性分析、电能表故障分析以及电能表可靠性寿命预计;针对目前智能电能表运行状态评价研究必须面对的问题,将当前应用于智能电能表状态评估的质量评价方法、异常分析和故障预测算法、寿命预测算法等内容进行了梳理和对比,总结了智能电能表运行状态评价技术的研究现状和最新研发进展;从智能电能表数据特点的角度阐释了目前应用算法的特点和不足,探讨了研究基于多源数据融合技术的智能电能表运行状态评估技术的必要性、可行性和努力方向,为智能电能表数据数据分析技术和状态评估技术提供可靠的借鉴意义。     

石墨烯可调谐红外分光光电转换集成器件研究

提出了一种基于石墨烯材料的、串联结构的、纳米尺度的单色器与光电转换一体的集成器件。对石墨烯外加偏置电压使其费密能级偏离电荷中性点,偏离的大小决定石墨烯载流子带间跃迁的光子能量阈值。测量光生载流子的变化,可以实现石墨烯光谱吸收特性测量;设计两级串联且外加不同偏置电压的石墨烯与光波导集成的结构,实现窄带光波信号的光电转换和测量;改变偏压可改变通带频率和带宽,实现光谱扫描电信号输出,即得到了石墨烯可调谐光谱分光器件,可取代光谱仪中的单色器和光电转换器,使红外光谱仪实现小型化。     

户外巡检机器人指针式仪表识别方法研究

在户外巡检环境下,巡检机器人捕捉到的图像容易受到环境因素的影响,导致仪表识别读数精度低、鲁棒性差。针对这一问题,提出了一种基于改进PSPNet的指针式仪表识别读数方法。首先使用YOLOv5识别出仪表区域,然后通过改进PSPNet提取出指针和刻度线区域,随后经过透视变换和提取指针直线,最后根据角度法计算出仪表读数。实验结果表明：在各种户外复杂环境下,指针式仪表读数平均相对误差为1.28%,平均引用误差为0.68%,每张图片平均处理时间为1.28 s,准确性和稳定性较高,为户外巡检机器人指针式仪表识别提供了有效手段。     

基于Qtopia的嵌入式中文输入法设计

在此主要讨论一个中文拼音输入法在Qtopia中的设计,利用Qtopia所提供的插件技术,完成拼音输入法的实现。输入法实现的数字到汉字的转换主要分为两个步骤,即数字拼音到汉语拼音的转换和汉语拼音到汉字的转换。该输入法具有机器学习的功能,可以通过自然学习接受用户自定义的词语,大大提高了输入速度和智能程度。该方法在笔者的开发平台上验证通过。     

智能电表运行状态评估技术研究综述

智能电能表运行状态评估包括可靠性分析、电能表故障分析以及电能表可靠性寿命预计;针对目前智能电能表运行状态评价研究所必须面对的问题,对当前应用于智能电表状态评估的质量评价方法、异常分析和故障预测算法、寿命预测算法等内容进行了梳理和对比,盘点智能电表运行状态评价技术的研究现状和最新研发进展;最后从智能电表数据特点的角度阐释了目前应用算法的特点和不足,并探讨了研究基于多源数据融合技术的智能电表运行状态评估技术的必要性、可行性和努力方向,为智能电表数据数据分析技术和状态评估技术提供可靠的借鉴意义。