CN114243925A - 基于智能融合终端的台区配变态势感知方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本公开属于状态监测技术领域，提供了一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法及系统，包括以下步骤：获取台区配电变压器的声音信号和图像信号；对所获取的声音信号进行线性分解，提取分解后声音信号的特征参数，得到声音识别结果；提取所述图像信号形状特征量，依据所提取的图像信号形状特征量进行图像识别，得到图像监测结果；对所述声音识别结果和所述图像监测结果进行融合处理，进行配电变压器的态势感知。
Description
技术领域
本公开属于状态监测技术领域，具体涉及基于智能融合终端的台区配变态势感知方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着配电网规模越来越大，配电网运行趋于复杂和多样，运行管理的要求越来越高。配电网的管理包括对低压配电变压器的管理，其配电变压器稳定运行是保障配电网安全可靠性的重要前提。
据发明人了解，台区配电变压器运行状态监测所面临的问题主要体现在以下两个方面：
(1)面向台区配电变压器的监测体系的状态感知类型单一、维度不全，台区配变状态评价初始数据不全面，阻碍了台区配变状态的后续精准监控；
(2)面向台区配电变压器的监测体系间信息孤岛问题突出，台区配变数据资源利用效率不高；功能单一，各体系之间相对孤立，没有进行信息共享，导致无法对台区配电变压器进行全景态势感知。
发明内容
为了解决上述问题，本公开提出了一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法及系统，运用台区配电变压器的温度数据、振动异响数据、图像数据、电气量数据、光纤通断数据对台区配变运行状态进行全面综合评判。
根据一些实施例，本公开的第一方案提供了一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，采用如下技术方案：
一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，包括以下步骤：
获取台区配电变压器的声音信号和图像信号；
对所获取的声音信号进行线性分解，提取分解后声音信号的特征参数，得到声音识别结果；
提取所述图像信号形状特征量，依据所提取的图像信号形状特征量进行图像识别，得到图像监测结果；
对所述声音识别结果和所述图像监测结果进行融合处理，进行配电变压器的态势感知。
作为进一步的技术限定，在获取台区配电变压器的声音信号和图像信号的同时，还获取台区配电变压器的温度信号和光纤信号。
进一步的，分别进行所述温度信号和所述光纤信号的监测，得到温度监测结果和光纤监测结果；将所得到的温度监测结果和光纤监测结果，以及所述声音识别结果和所述图像监测结果进行融合处理，进行配电变压器的态势感知。
作为进一步的技术限定，所述得到声音识别结果的具体过程为：
对所获取的声音信号进行预处理；
将预处理后的声音信号依次进行经验模态分解和快速傅里叶变换，得到声音信号线性频谱；
基于所得到的声音信号线性频谱，提取声音信号特征参数、计算声音信号音频时域的短时能量；
将得到的声音信号音频时域的短时能量与所提取到的声音信号特征参数相结合，得到新的声音信号特征参数；
将所得到的新的声音信号特征参数与配电变压器正常运行状态下的声音信号特征参数进行对比，进行声音信号的识别，得到声音识别结果。
作为进一步的技术限定，所述得到图像监测结果的具体过程为：
对所获取的图像信号进行预处理，得到图像信号的边缘和区域，获得图像信号形状；
提取所获得图像信号形状特征量，依据所提取的图像信号形状特征量进行图像的识别，得到图像监测结果。
进一步的，所述提取所获得图像信号形状特征量的具体过程为：
获取图像信号的形心；
以所获取的图像信号的形心为圆心，以图像信号最小外接矩形长度的一定比例值为半径，得到第一图像信号形心圆和图像信号形状的重叠面积；
以所获取的图像信号的形心为圆心，以图像信号最小外接矩形宽度的一定比例值为半径，得到第二图像信号形心圆和图像信号形状的重叠面积；
分别根据所得到的第一图像信号形心圆和图像信号形状的重叠面积以及第二图像信号形心圆和图像信号形状的重叠面积，计算图像信号形状特征向量的矩形长度和矩形宽度，得到图像信号形状特征量
根据一些实施例，本公开的第二方案提供了一种基于智能融合终端的台区配变态势感知装置，采用如下技术方案：
一种基于智能融合终端的台区配变态势感知装置，包括：
监测子装置，用于采集信号并对所采集到的信号进行监测，包括图像监测单元、振动异响监测单元、光纤防盗监测单元和温度监测单元；
智能融合终端，用于融合监测机构的监测结果，基于监测结果构建态势感知全数据库；
通信子装置，用于连接所述监测子装置和所述智能融合终端。
根据一些实施例，本公开的第三方案提供了一种基于智能融合终端的台区配变态势感知系统，采用如下技术方案：
一种基于智能融合终端的台区配变态势感知系统，包括：
获取模块，被配置为获取台区配电变压器的声音信号和图像信号；
声音识别模块，被配置为对所获取的声音信号进行线性分解，提取分解后声音信号的特征参数，得到声音识别结果；
图像监测模块，被配置为提取所述图像信号的形状参数，依据所提取的形状参数进行图像识别，得到图像监测结果；
态势感知模块，被配置为对所述声音识别结果和所述图像监测结果进行融合处理，进行配电变压器的态势感知。
根据一些实施例，本公开的第四方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：
一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法中的步骤。
根据一些实施例，本公开的第五方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法中的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
(1)本公开基于改进的声音信号处理方法进行了声音信号最优化特征参数的提取，通过提取计算声音信号特征参数对声音信号进行识别，提高配变电压器的声音故障识别效率。
(2)本公开通过提取形状参数作为图像识别的特征参数，该特征参数对随机噪声不是很敏感，具有很好的稳定性，具有旋转，平移，缩放不变性，并且可以更加精准的对图像进行识别。
(3)本公开借助智能融合终端，利用台区配电变压器的温度数据、振动异响数据、图像数据、电气量数据、光纤通断数据对台区配变运行状态进行全面综合评判，有助于精准掌握台区配变实时状况，降低误报警几率。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开实施例一中的基于智能融合终端的台区配变态势感知装置的结构示意图；
图2是本公开实施例二中的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法的流程图；
图3是本公开实施例三中的基于智能融合终端的台区配变态势感知系统的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本公开实施例一介绍了一种基于智能融合终端的台区配变态势感知装置。
如图1所示的一种基于智能融合终端的台区配变态势感知装置，包括：
监测子装置，用于采集信号并对所采集到的信号进行监测，包括图像监测单元、振动异响监测单元、光纤防盗监测单元和温度监测单元；
智能融合终端，用于融合监测机构的监测结果，基于监测结果构建态势感知全数据库；
通信子装置，用于连接所述监测子装置和所述智能融合终端。
作为一种或多种实施方式，监测子装置包括图像监测单元、振动异响监测单元、光纤防盗监测单元和温度监测单元；各单元所采集的信号上传到智能融合终端中的态势感知全数据库，台区配变全景态势感知APP再调用态势感知全数据库中的数据进行综合分析。而台区配电变压器的电气量信号，则利用智能融合终端内部现有采集处理电路，将台区配变的电压电流数据接入智能融合终端中的态势感知全数据库。
温度监测单元包含多个荧光传感探头和多个荧光测温处理模块，荧光传感探头与荧光测温处理模块一一对应连接，可对台区配变多个点的温度进行监测。所述荧光传感探头采用单光纤探头，通过1*2多模光纤连接至与其对应的荧光测温处理模块。所述各个荧光测温处理模块之间采用级联的方式连接，并通过同一条RS485总线接入智能融合终端。荧光测温处理模块包含滤光片、光电二极管、放大器、单片机。荧光传感探头采集荧光信号，通过光纤传送至荧光测温处理模块。荧光信号在荧光测温处理模块内首先经过滤光片过滤掉激发光，利用光电二极管和放大器转换成电压信号后传输至单片机，单片机对其进行数据处理后输出温度信号，并通过RS485总线上传到智能融合终端中的态势感知全数据库。
光纤防盗监测单元包含单模光纤、光发射端、光接收端和单片机；其中，单模光纤将台区配变高低压侧各关键部位缠绕起来，包括高压侧套管、低压出线侧、变压器器身和变压器底座。单模光纤两端与光发射端、光接收端直接连接，光发射端、光接收端安装在智能融合终端内部。单片机采集光发射端、光接收端的光信号，并将有光信号设置为“1”，无光信号设置为“0”。光发射端将电信号转变为光信号发射出去，此时单片机显示光发射端为“1”。若单模光纤为一完整通路，则光发射端的光信号经过单模光纤传输至光接收端，此时单片机显示光接收端为“1”。当单模光纤被割断，光信号通路不完整，则光接收端接收不到光信号，此时单片机显示光接收端为“0”。单片机接收到“1”信号，则判定变压器未失窃；单片机接收到“1”、“0”信号，则判定变压器已失窃；将判定结果上传至智能融合终端中的态势感知全数据库。
振动异响监测单元包括拾音传感器和振动异响处理模块。振动异响监测单元首先通过拾音传感器采集台区配变运行时的声音信号，采集到的声音信号在振动异响处理模块进行数据处理，判断台区配变运行时是否产生异响,并将判定结果通过Wi-Fi上传到智能融合终端中的态势感知全数据库。
图像监测单元包括高清摄像头和图像识别处理模块；图像监测单元首先通过高清摄像头采集台区配变整体图像信息，采集到的图像信息传送至图像识别处理模块进行图像信息处理和识别，最后通过Wi-Fi将图像识别结果上传到智能融合终端中的态势感知全数据库。高清摄像头安装在高出台区配变顶部3米的立杆处，与台区配变夹角约为45度。
台区配变全景态势感知APP再调用态势感知全数据库中的数据，进行变压器温度状况、振动状况、失窃状况的综合分析，得到高精准的报警信息。
实施例二
本公开实施例二介绍了一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，采用了实施例一中所介绍的基于智能融合终端的台区配变态势感知装置。
如图2所示的一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，包括以下步骤：
获取台区配电变压器的声音信号和图像信号；
对所获取的声音信号进行线性分解，提取分解后声音信号的特征参数，得到声音识别结果；
提取所述图像信号形状特征量，依据所提取的图像信号形状特征量进行图像识别，得到图像监测结果；
对所述声音识别结果和所述图像监测结果进行融合处理，进行配电变压器的态势感知。
其中，声音识别的具体过程如下：
(1)数据处理模对声音信号进行预处理，包括预加重、分帧和加窗；
(2)将预处理后的信号通过经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，简称EMD)进行分解，对得到的每个IMF分量进行快速傅里叶变换，得到线性频谱X(k)
(3)提取声音信号特征参数，具体的：
(3.1)将(2)得到的线性频谱X(k)通过梅尔频率滤波器组，得到梅尔频谱，通过对数能量的计算，得到对数频谱S(l)，
其中，Hl(k)为滤波器组，M为滤波器数目，N为长度；
(3.2)将得到的对数频谱经离散余弦变换得到声音信号特征参数C(m)：
(4)计算音频时域的短时能量E(n)：
其中，E(n)为第n帧音频信号短时能量，n为第n帧音频信号，L为帧长，xn(m)为经过预处理后的第n帧音频信号；
(5)将音频时域的短时能量与提取的特征参数结合，成为新的特征参数；
(6)声音判定，提取声音信号的特征参数后，与变压器正常运行状态下的声音信号特征参数进行对比，得到判定结果。
图像监测的具体过程为：
a：建立以台区配变正常运行状态下外部所有零件的形状及位置为模板的原始模板库。
b：将高清摄像头采集的图像信息截取其中某一帧后作为输入样本进行预处理；图像经过去噪、增强和边缘检测等预处理后得到图像的边缘和区域，进而获得图像形状。
c：提取形状特征量，具体表现为：
(c1)：首先提取二值化图像轮廓点中Y轴坐标值最大的点(xmax,ymax)和Y轴坐标值最小的点(xmin,ymin)，得到目标物最小外接矩形的长度L＝ymax,ymin；同样提取二值化图像轮廓点中X轴坐标值最大的点(xmax1,ymax1)和X轴坐标值最小的点(xmin1,ymin1)，得到目标物最小外接矩形的宽度W＝xmax1-xmin1；最终提取目标物区域中所有像素点坐标值，得到该目标物的形心；
(c2)：以目标物的形心为圆心，以目标物最小外接矩形长度L的
为半径画圆，m＝1,2.....20，得到所画圆面积SLm及所画圆和目标物的重叠面积SLm-C；
(c3)：以目标物的形心为圆心，以目标物最小外接矩形宽度W的
为半径画圆，m＝1,2.....20，得到所画圆面积SWm及所画圆和目标物的重叠面积SWm-C；
(c4)：计算
得到特征向量矩形长度和矩形宽度:{W1,W2,...W20,L1,L2...L20}。
d：目标图像匹配，图像S特征向量的大小为N×N，原始模板库中模板T的大小为M×M。把模板T在待图像S上移动，在模板覆盖下的那块搜索图为子图Sx,y,x,y为子图的左上角像点在S图像中的坐标，其中，x和y的取值范围为x>1,y＜N-M+1；
当识别开始时，模板按从左到右，从上到下的顺序依次从图像中移动，拿模板和原图像中同样大小的一块区域去对，然后平移到下一个区域，仍然进行同样的操作，直到所有的位置都对完后，差别最小的那块就是要找的零件。
e：零件异常判别，比较模板T和搜索图Sx,y的内容，测量T和Sx,y的相似程度,公式为：
设置合理的相似阙值Q，把待检测图像的相似度R(i,j)与Q进行比较，如果相似度大于Q，则说明该图像正常；如果相似度小于Q，说明该零件有异常。
配电变压器的态势感知的具体过程为：
台区配变全景态势感知APP调用态势感知全数据库中的数据，进行变压器温度状况、振动状况、失窃状况的综合分析，得到高精准的报警信息。
台区配变全景态势感知APP结合台区配电变压器的电气量信号与变压器温度监测单元的温度信号，对变压器运行温度进行综合分析。台区配变全景态势感知APP设置温度阈值，若变压器温度监测单元的温度信号低于阈值，则APP不报警；若变压器温度监测单元的温度信号高于阈值，则对台区配电变压器的电气量信号进行分析，若电气量信号正常，则证明变压器是正常运行产生的高温，此时APP不报警；若电气量信号不正常，则证明变压器是故障运行产生的高温，此时APP报警。
台区配变全景态势感知APP结合台区配电变压器的电气量信号、变压器振动异响监测单元的声音判定结果与变压器图像监测单元的图像识别结果，对变压器振动状况进行综合分析。首先台区配变全景态势感知APP根据变压器振动异响监测单元的声音判定结果作初步判断，若变压器振动异响监测单元的声音判定结果为正常，则APP不报警。若变压器振动异响监测单元的声音判定结果为异常，则结合台区配电变压器的电气量信号与变压器图像监测单元的图像识别结果作综合判断：若台区配电变压器的电气量信号与变压器图像监测单元的图像识别结果均正常，则APP不报警；若台区配电变压器的电气量信号与变压器图像监测单元的图像识别结果均异常，则APP报警，并指出此时为变压器内部电气与外部机械导致的综合故障；若台区配电变压器的电气量信号正常、变压器图像监测单元的图像识别结果有异常，则APP报警，并根据图像识别的异常结果指出此时是由哪个零件导致的变压器外部机械故障；若台区配电变压器的电气量信号异常、变压器图像监测单元的图像识别结果正常，则APP报警，并指出此时为变压器内部电气故障。
台区配变全景态势感知APP结合台区配电变压器的电气量信号、变压器光纤防盗监测单元的判定结果与变压器图像监测单元的图像识别结果，对变压器失窃状况进行综合分析。首先台区配变全景态势感知APP根据变压器光纤防盗监测单元的判定结果作初步判断，若变压器光纤防盗监测单元的判定结果为未失窃，则APP不报警。若变压器光纤防盗监测单元的判定结果为已失窃，则结合台区配电变压器的电气量信号与变压器图像监测单元的图像识别结果作综合判断：若此时不能从态势感知全数据库中调出实时的台区配电变压器的电气量信号与变压器图像监测单元的图像识别结果，则APP报警；若此时仍能从态势感知全数据库中调出实时的台区配电变压器的电气量信号或变压器图像监测单元的图像识别结果，则APP不报警。
实施例三
本公开实施例三介绍了一种基于智能融合终端的台区配变态势感知系统。
如图3所示的一种基于智能融合终端的台区配变态势感知系统，包括：
获取模块，被配置为获取台区配电变压器的声音信号和图像信号；
声音识别模块，被配置为对所获取的声音信号进行线性分解，提取分解后声音信号的特征参数，得到声音识别结果；
图像监测模块，被配置为提取所述图像信号的形状参数，依据所提取的形状参数进行图像识别，得到图像监测结果；
态势感知模块，被配置为对所述声音识别结果和所述图像监测结果进行融合处理，进行配电变压器的态势感知。
详细步骤与实施例二提供的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法相同，在此不再赘述。
实施例四
本公开实施例四提供了一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例一所述的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法中的步骤。
详细步骤与实施例二提供的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法相同，在此不再赘述。
实施例五
本公开实施例五提供了一种电子设备。
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开实施例一所述的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法中的步骤。
详细步骤与实施例二提供的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法相同，在此不再赘述。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取台区配电变压器的声音信号和图像信号；
对所获取的声音信号进行线性分解，提取分解后声音信号的特征参数，得到声音识别结果；
提取所述图像信号形状特征量，依据所提取的图像信号形状特征量进行图像识别，得到图像监测结果；
对所述声音识别结果和所述图像监测结果进行融合处理，进行配电变压器的态势感知。
2.如权利要求1中所述的一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，其特征在于，在获取台区配电变压器的声音信号和图像信号的同时，还获取台区配电变压器的温度信号和光纤信号。
3.如权利要求2中所述的一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，其特征在于，分别进行所述温度信号和所述光纤信号的监测，得到温度监测结果和光纤监测结果；将所得到的温度监测结果和光纤监测结果，以及所述声音识别结果和所述图像监测结果进行融合处理，进行配电变压器的态势感知。
4.如权利要求1中所述的一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，其特征在于，所述得到声音识别结果的具体过程为：
对所获取的声音信号进行预处理；
将预处理后的声音信号依次进行经验模态分解和快速傅里叶变换，得到声音信号线性频谱；
基于所得到的声音信号线性频谱，提取声音信号特征参数、计算声音信号音频时域的短时能量；
将得到的声音信号音频时域的短时能量与所提取到的声音信号特征参数相结合，得到新的声音信号特征参数；
将所得到的新的声音信号特征参数与配电变压器正常运行状态下的声音信号特征参数进行对比，进行声音信号的识别，得到声音识别结果。
5.如权利要求1中所述的一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，其特征在于，所述得到图像监测结果的具体过程为：
对所获取的图像信号进行预处理，得到图像信号的边缘和区域，获得图像信号形状；
提取所获得图像信号形状特征量，依据所提取的图像信号形状特征量进行图像的识别，得到图像监测结果。
6.如权利要求5中所述的一种基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，其特征在于，所述提取所获得图像信号形状特征量的具体过程为：
获取图像信号的形心；
以所获取的图像信号的形心为圆心，以图像信号最小外接矩形长度的一定比例值为半径，得到第一图像信号形心圆和图像信号形状的重叠面积；
以所获取的图像信号的形心为圆心，以图像信号最小外接矩形宽度的一定比例值为半径，得到第二图像信号形心圆和图像信号形状的重叠面积；
分别根据所得到的第一图像信号形心圆和图像信号形状的重叠面积以及第二图像信号形心圆和图像信号形状的重叠面积，计算图像信号形状特征向量的矩形长度和矩形宽度，得到图像信号形状特征量。
7.一种基于智能融合终端的台区配变态势感知装置，执行权利要求1-6中任一项所述的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法，其特征在于，包括：
监测子装置，用于采集信号并对所采集到的信号进行监测，包括图像监测单元、振动异响监测单元、光纤防盗监测单元和温度监测单元；
智能融合终端，用于融合监测机构的监测结果，基于监测结果构建态势感知全数据库；
通信子装置，用于连接所述监测子装置和所述智能融合终端。
8.一种基于智能融合终端的台区配变态势感知系统，其特征在于，包括：
获取模块，被配置为获取台区配电变压器的声音信号和图像信号；
声音识别模块，被配置为对所获取的声音信号进行线性分解，提取分解后声音信号的特征参数，得到声音识别结果；
图像监测模块，被配置为提取所述图像信号的形状参数，依据所提取的形状参数进行图像识别，得到图像监测结果；
态势感知模块，被配置为对所述声音识别结果和所述图像监测结果进行融合处理，进行配电变压器的态势感知。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法中的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于智能融合终端的台区配变态势感知方法中的步骤。
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| CN114243925A true CN114243925A (zh) | 2022-03-25 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN118116157A (zh) * | 2024-04-29 | 2024-05-31 | 四川福汇达安全技术有限公司 | 一种室外通信作业的安全预警方法和系统 |
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- 2021-12-21 CN CN202111573045.4A patent/CN114243925B/zh active Active
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| Publication number | Publication date |
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| CN114243925B (zh) | 2024-02-09 |
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