CN116961240B - 一种基于数据分析的变频器智能监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据分析的变频器智能监控系统，涉及变频器监控技术领域，包括数据采集模块、分析模型建立模块、初步分析模块、数据集合建立模块、综合分析模块以及预警模块。本发明通过对变频器所处状态进行监控评估，生成高风险预警信号与低风险预警信号，若高风险状态信号后变频器所处的状态并非普遍为低风险状态信号，即高风险状态信号并非为偶然信号，通过预警模块发出预警提示，便于监控人员及时知晓变频器所处状态变差的情况，并对变频器进行维护，有效地防止在不知情的情况下继续使用加速变频器的损坏，进一步有效地降低变频器的损坏程度，便于变频器的长期使用。
Description
技术领域
本发明涉及变频器监控技术领域，具体涉及一种基于数据分析的变频器智能监控系统。
背景技术
变频器是一种智能化电气设备，它利用先进的计算机技术和控制算法，能够自适应地调整输出频率和电压，以适应不同负载和工作环境。这种设备可以广泛应用于工业生产、建筑工地、机房等场合，用于驱动电动机、变压器等负载。
变频器的优点还包括节能、环保、安全、可靠等。它能够有效降低能源消耗，减少电网压力，降低碳排放，同时还可以提高设备的安全性和可靠性，减少故障率和维修成本。
现有技术存在以下不足：现有技术的变频器在使用过程中，无法对变频器的所处状态进行监控评估，当变频器的所处状态变差时，无法及时知晓，若变频器长时间处于该状态下，会加速变频器的损坏，且会进一步加重变频器的损坏程度，从而不便变频器的长期使用。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于数据分析的变频器智能监控系统，本发明通过对变频器所处状态进行监控评估，生成高风险预警信号与低风险预警信号，若高风险状态信号后变频器所处的状态并非普遍为低风险状态信号，即高风险状态信号并非为偶然信号，通过预警模块发出预警提示，便于监控人员及时知晓变频器所处状态变差的情况，并对变频器进行维护，有效地防止在不知情的情况下继续使用加速变频器的损坏，进一步有效地降低变频器的损坏程度，便于变频器的长期使用，以解决上述背景技术中的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于数据分析的变频器智能监控系统，包括数据采集模块、分析模型建立模块、初步分析模块、数据集合建立模块、综合分析模块以及预警模块；
数据采集模块，采集变频器的自身状态参数和所处的环境参数，并将自身状态参数和所处的环境参数传递至分析模型建立模块；
分析模型建立模块，将变频器的自身状态参数和所处的环境参数建立数据分析模型，生成评估系数，并将评估系数传递至初步分析模块；
初步分析模块，将评估系数与阈值进行比对，生成高风险预警信号与低风险预警信号，并将高风险预警信号传递至数据集合建立模块；
数据集合建立模块，接收到高风险状态信号后，对高风险状态信号后生成的评估系数建立数据集合，并将数据集合传递至综合分析模块；
综合分析模块，对数据集合内的评价系数进行综合分析，并将分析后的结果传递至预警模块。
优选的，自身状态参数包括电网电压波动系数和软件设置偏差系数，环境信息包括温湿度偏差系数，采集后，数据采集模块将电网电压波动系数、软件设置偏差系数以及温湿度偏差系数分别标定为DYXj、RJXj以及WSXj。
优选的，电网电压波动系数获取的逻辑为：对电网电压波动设置梯度范围Vmin~Vmax，实时获取变频器的电压值，将变频器的电压值标定为V，若V处于梯度范围Vmin~Vmax内，表明变频器的电压值正常，则不将该电压值标记为波动值，若V不处于梯度范围Vmin~Vmax内，表明变频器的电压值不正常，则将该电压值标记为波动，将电压的波动值标定为V（t），V（t）获取的方式为：
若V小于Vmin，则V（t）为V和Vmin差值的绝对值，若V大于Vmax，则V（t）为V和Vmax差值的绝对值；
通过公式计算出电流和电压的影响系数，表达式为：；式中，V（t）为电压的波动值，Vt1~Vt2为变频器的电压值不在梯度范围Vmin~Vmax之间的时间段。
优选的，软件设置偏差系数，即软件控制设备参数设置出现偏差的偏差率，通过公式计算出软件设置偏差系数，计算公式为：，式中，/>为软件控制设备参数设置出现偏差的次数，/>为软件控制设备参数设置的总次数，k为软件控制设备设置出现偏差的采集编号库，k为{1、2、3、...、n}，n为正整数。
优选的，温湿度偏差系数，即变频器所在环境的温湿度与变频器运行的最佳温湿度之间的偏差率，获取的逻辑如下：
将变频器运行的最佳温度标定为TEm，将变频器运行时的温度标定为，变频器运行的最佳湿度标定为SDz，将变频器运行时的湿度标定为/>，则温湿度偏差系数WSXj的表达式为：/>；式中，/>为温度的偏差率，为湿度的偏差率。
优选的，获取电网电压波动系数DYXj、软件设置偏差系数RJXj以及温湿度偏差系数WSXj后，建立数据分析模型，生成评估系数，依据的公式为：
式中，为误差修正因子，取值为1.2546，/>、/>、/>分别为电网电压波动系数、软件设置偏差系数以及温湿度偏差系数的预设比例系数，且/>。
优选的，将生成的评估系数与阈值YZ1进行比对，若评估系数/>大于等于阈值YZ1，则不通过初步分析模块生成低风险状态信号，若评估系数/>小于阈值YZ1，通过初步分析模块生成高风险状态信号，并将高风险状态信号传递至数据集合建立模块。
优选的，当数据集合建立模块接收到高风险状态信号后，对高风险状态信号后生成的评估系数建立数据集合，将数据集合标定为Q，则，j为高风险状态信号后生成的评估系数的数量，j=1、2、3、4、...、N，N大于等于2，且N为正整数。
优选的，对数据集合内的评价系数求平均值和离散程度值，将平均值标定为Yb，将离散程度值标定为Rx，则：；则：/>。
优选的，获取数据集合中评价系数的平均值Yb和离散程度值Rx后，将平均值Yb和阈值YZ1进行比对，将离散程度值Rx与阈值YZ2进行比对，若平均值Yb大于等于阈值YZ1且Rx小于阈值YZ2，通过生成综合分析模块生成第一预警信号传递至预警模块，预警模块接收到第一预警信号后，不发出预警提示，若平均值Yb大于等于阈值YZ1且Rx大于等于阈值YZ2、或者若平均值Yb小于阈值YZ1且Rx大于等于阈值YZ2、或者若平均值Yb小于阈值YZ1且Rx小于阈值YZ2，通过生成综合分析模块生成第二预警信号传递至预警模块，预警模块接收到第二预警信号后，发出预警提示，将预警提示通过信号传递至监控人员监控终端。
在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
1、本发明通过对变频器所处状态进行监控评估，生成评估系数，并将评估系数与阈值进行比对，生成高风险预警信号与低风险预警信号，对高风险状态信号后生成的评估系数建立数据集合，对数据集合内的评价系数进行综合分析，若高风险状态信号后变频器所处的状态并非普遍为低风险状态信号，即高风险状态信号并非为偶然信号，通过预警模块发出预警提示，便于监控人员及时知晓变频器所处状态变差的情况，并对变频器进行维护，有效地防止在不知情的情况下继续使用加速变频器的损坏，进一步有效地降低变频器的损坏程度，便于变频器的长期使用；
2、本发明的变频器，通过监测变频器的电网电压波动、软件设置偏差以及变频器所处环境的温湿度，以保证变频器的稳定运行，并通过预测性维护技术，提前预警可能的故障风险，以减少生产停机时间和维修成本，实现变频器的自行监测，从而提高变频器的自成长特性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于数据分析的变频器智能监控系统的模块示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于因此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多示例实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的示例实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、实现或者操作以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
本发明提供了如图1所示的一种基于数据分析的变频器智能监控系统，包括数据采集模块、分析模型建立模块、初步分析模块、数据集合建立模块、综合分析模块以及预警模块；
数据采集模块，采集变频器的自身状态参数和所处的环境参数，并将自身状态参数和所处的环境参数传递至分析模型建立模块；
自身状态参数包括电网电压波动系数和软件设置偏差系数，环境信息包括温湿度偏差系数，采集后，数据采集模块将电网电压波动系数、软件设置偏差系数以及温湿度偏差系数分别标定为DYXj、RJXj以及WSXj；
变频器需要从电网中获取电能，并将其转换为适合负载的电压和频率输出，电网电压的波动和谐波问题会对变频器的运行状态和输出质量产生影响，甚至可能导致变频器的损坏，因此，对电网电压波动进行监控；
电网电压波动系数，即电网电压波动的程度，电网电压波动是指电压值在一定时间内波动的现象，这种波动可能会导致变频器电压稳定性变差，输出电流不稳定，电机转矩变化不定等问题，从而影响变频器的稳定性和可靠性；
现有技术通过安装稳压器可以提供稳定的电源电压，避免电网电压波动对变频器的影响，但是当稳压器发生损坏时，变频器所处的环境将变差，若不及时发现，将会对变频器造成影响；
电网电压波动系数获取的逻辑为：对电网电压波动设置梯度范围Vmin~Vmax，实时获取变频器的电压值，将变频器的电压值标定为V，若V处于梯度范围Vmin~Vmax内，表明变频器的电压值正常，则不将该电压值标记为波动值，若V不处于梯度范围Vmin~Vmax内，表明变频器的电压值不正常，则将该电压值标记为波动，将电压的波动值标定为V（t），V（t）获取的方式为：
若V小于Vmin，则V（t）为V和Vmin差值的绝对值，若V大于Vmax，则V（t）为V和Vmax差值的绝对值；
需要说明的是，电压的波动值V（t）越大，表明电网电压波动的幅度越大，反之则表明电网电压波动的幅度越小；
通过公式计算出电流和电压的影响系数，表达式为：；式中，V（t）为电压的波动值，Vt1~Vt2为变频器的电压值不在梯度范围Vmin~Vmax之间的时间段；
电网电压的波动和谐波可以通过电网监测系统进行获取，电网监测系统是一种用于监测电网运行状况的设备，通过采集电网电压、电流等参数，实现对电网质量的监测和分析；
变频器的软件控制通常需要设置一些参数，如电机额定功率、电压、频率等，如果参数设置错误，可能会导致变频器输出不稳定、电机失速、电机过热等问题，因此，对变频器内的软件控制设备出错率进行监控；
软件设置偏差系数，即软件控制设备参数设置出现偏差的偏差率，通过公式计算出软件设置偏差系数，计算公式为：，式中，/>为软件控制设备参数设置出现偏差的次数，/>为软件控制设备参数设置的总次数，k为软件控制设备设置出现偏差的采集编号库，k为{1、2、3、...、n}，n为正整数；
软件设置是否出现偏差可通过传感器进行检测，变频器通常配备有多种传感器来检测电机及变频器的各项参数，如电压、电流、转速、温度、湿度等，当参数偏离预设值时，通过传感器可获知；
例如：在对电机额定功率参数进行设置时，若电机额定功率参数设置的梯度范围为Emin~Emax，将软件设备对电机额定功率参数的设置标定为E，若E设置的值不在梯度范围Emin~Emax内，则将软件设备对电机额定功率参数的设置记为1次参数设置出现偏差；
温湿度是变频器使用过程中需要注意的环境因素之一，过高或过低的温湿度都会对变频器的性能和寿命产生影响：温度过高会导致变频器内部元器件的温度过高，加速元器件的老化和损坏，甚至引发过载、短路等故障，此外，高温还会影响变频器的散热效果，降低散热效率，从而影响其稳定性和可靠性，相对地，温度过低也会对变频器的性能产生负面影响，当温度过低时，变频器内部元器件的温度下降，其工作速度也会变慢，从而影响其响应速度和性能表现，当湿度过高时，可能会导致变频器内部的元器件产生氧化、腐蚀、漏电等故障，影响电路板的正常运行，甚至可能导致短路和火灾等安全事故，相对地，湿度过低也会对变频器产生负面影响，比如可能会使电路板和元器件变得脆弱易碎，从而增加损坏的风险，因此，对变频器内的温湿度进行监控；
温湿度偏差系数，即变频器所在环境的温湿度与变频器运行的最佳温湿度之间的偏差率，获取的逻辑如下：
将变频器运行的最佳温度标定为TEm，将变频器运行时的温度标定为，变频器运行的最佳湿度标定为SDz，将变频器运行时的湿度标定为/>，则温湿度偏差系数WSXj的表达式为：/>；式中，/>为温度的偏差率，/>为湿度的偏差率，温度与湿度通过温度传感器和湿度传感器进行获取；
分析模型建立模块，将变频器的自身状态参数和所处的环境参数建立数据分析模型，生成评估系数，并将评估系数传递至初步分析模块；
获取电网电压波动系数DYXj、软件设置偏差系数RJXj以及温湿度偏差系数WSXj后，建立数据分析模型，生成评估系数，依据的公式为：
式中，为误差修正因子，取值为1.2546，/>、/>、/>分别为电网电压波动系数、软件设置偏差系数以及温湿度偏差系数的预设比例系数，且/>；
由公式可知，电网电压波动系数越大，软件设置偏差系数越大，温湿度偏差系数越大，即评估系数的表现值越小，表明变频器所处状态越差，电网电压波动系数越小，软件设置偏差系数越小，温湿度偏差系数越小，即评估系数/>的表现值越大，表明变频器所处状态越好；
初步分析模块，将评估系数与阈值进行比对，生成高风险预警信号与低风险预警信号，并将高风险预警信号传递至数据集合建立模块；
将生成的评估系数与阈值YZ1进行比对，若评估系数/>大于等于阈值YZ1，表明变频器所处状态好，则不通过初步分析模块生成低风险状态信号，若评估系数/>小于阈值YZ1，表明变频器所处状态越差，通过初步分析模块生成高风险状态信号，并将高风险状态信号传递至数据集合建立模块；
数据集合建立模块，接收到高风险状态信号后，对高风险状态信号后生成的评估系数建立数据集合，并将数据集合传递至综合分析模块；
当数据集合建立模块接收到高风险状态信号后，对高风险状态信号后生成的评估系数建立数据集合，将数据集合标定为Q，则，j为高风险状态信号后生成的评估系数的数量，j=1、2、3、4、...、N，N大于等于2，且N为正整数；
综合分析模块，对数据集合内的评价系数进行综合分析，并将分析后的结果传递至预警模块；
对数据集合内的评价系数求平均值和离散程度值，将平均值标定为Yb，将离散程度值标定为Rx，则：；则：/>；
获取数据集合中评价系数的平均值Yb和离散程度值Rx后，将平均值Yb和阈值YZ1进行比对，将离散程度值Rx与阈值YZ2进行比对，若平均值Yb大于等于阈值YZ1且Rx小于阈值YZ2，表明数据集合内的评价系数普遍大于等于阈值YZ1，表明高风险状态信号后变频器所处的状态普遍为低风险状态信号，进而表明高风险状态信号为偶然信号，通过生成综合分析模块生成第一预警信号传递至预警模块，预警模块接收到第一预警信号后，不发出预警提示，若平均值Yb大于等于阈值YZ1且Rx大于等于阈值YZ2、或者若平均值Yb小于阈值YZ1且Rx大于等于阈值YZ2、或者若平均值Yb小于阈值YZ1且Rx小于阈值YZ2，表明高风险状态信号后变频器所处的状态并非普遍为低风险状态信号，进而表明高风险状态信号并非为偶然信号，通过生成综合分析模块生成第二预警信号传递至预警模块，预警模块接收到第二预警信号后，发出预警提示，将预警提示通过信号传递至监控人员监控终端，便于监控人员及时知晓变频器所处状态变差的情况，并对变频器进行维护，有效地防止在不知情的情况下继续使用加速变频器的损坏，进一步有效地降低变频器的损坏程度，便于变频器的长期使用；
本发明通过采集变频器的自身状态参数和所处的环境参数，将变频器的自身状态参数和所处的环境参数建立数据分析模型，生成评估系数，并将评估系数与阈值进行比对，生成高风险预警信号与低风险预警信号，当接收到高风险状态信号后，对高风险状态信号后生成的评估系数建立数据集合，对数据集合内的评价系数进行综合分析，若高风险状态信号后变频器所处的状态并非普遍为低风险状态信号，即高风险状态信号并非为偶然信号，通过预警模块发出预警提示，便于监控人员及时知晓变频器所处状态变差的情况，并对变频器进行维护，有效地防止在不知情的情况下继续使用加速变频器的损坏，进一步有效地降低变频器的损坏程度，便于变频器的长期使用；
本发明的变频器，通过监测变频器的电网电压波动、软件设置偏差以及变频器所处环境的温湿度，以保证变频器的稳定运行，并通过预测性维护技术，提前预警可能的故障风险，以减少生产停机时间和维修成本，实现变频器的自行监测，从而提高变频器的自成长特性。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例，毋庸置疑，对于本领域的普通技术人员，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，上述附图和描述在本质上是说明性的，不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。
Claims (5)
1.一种基于数据分析的变频器智能监控系统，其特征在于，包括数据采集模块、分析模型建立模块、初步分析模块、数据集合建立模块、综合分析模块以及预警模块；
数据采集模块，采集变频器的自身状态参数和所处的环境参数，并将自身状态参数和所处的环境参数传递至分析模型建立模块；
自身状态参数包括电网电压波动系数和软件设置偏差系数，环境信息包括温湿度偏差系数，采集后，数据采集模块将电网电压波动系数、软件设置偏差系数以及温湿度偏差系数分别标定为DYXj、RJXj以及WSXj；
电网电压波动系数获取的逻辑为：对电网电压波动设置梯度范围Vmin~Vmax，实时获取变频器的电压值，将变频器的电压值标定为V，若V处于梯度范围Vmin~Vmax内，表明变频器的电压值正常，则不将该电压值标记为波动值，若V不处于梯度范围Vmin~Vmax内，表明变频器的电压值不正常，则将该电压值标记为波动，将电压的波动值标定为V（t），V（t）获取的方式为：
若V小于Vmin，则V（t）为V和Vmin差值的绝对值，若V大于Vmax，则V（t）为V和Vmax差值的绝对值；
通过公式计算出电网电压波动系数，表达式为：；式中，V（t）为电压的波动值，Vt1~Vt2为变频器的电压值不在梯度范围Vmin~Vmax之间的时间段；
软件设置偏差系数，即软件控制设备参数设置出现偏差的偏差率，通过公式计算出软件设置偏差系数，计算公式为：，式中，/>为软件控制设备参数设置出现偏差的次数，/>为软件控制设备参数设置的总次数，k为软件控制设备设置出现偏差的采集编号库，k为{1、2、3、...、n}，n为正整数；
温湿度偏差系数，即变频器所在环境的温湿度与变频器运行的最佳温湿度之间的偏差率，获取的逻辑如下：
将变频器运行的最佳温度标定为TEm，将变频器运行时的温度标定为，变频器运行的最佳湿度标定为SDz，将变频器运行时的湿度标定为/>，则温湿度偏差系数WSXj的表达式为：/>；式中，/>为温度的偏差率，/>为湿度的偏差率；
分析模型建立模块，将变频器的自身状态参数和所处的环境参数建立数据分析模型，生成评估系数，并将评估系数传递至初步分析模块；
获取电网电压波动系数DYXj、软件设置偏差系数RJXj以及温湿度偏差系数WSXj后，建立数据分析模型，生成评估系数，依据的公式为：
式中，为误差修正因子，取值为1.2546，/>、/>、/>分别为电网电压波动系数、软件设置偏差系数以及温湿度偏差系数的预设比例系数，且/>；
初步分析模块，将评估系数与阈值进行比对，生成高风险预警信号与低风险预警信号，并将高风险预警信号传递至数据集合建立模块；
数据集合建立模块，接收到高风险状态信号后，对高风险状态信号后生成的评估系数建立数据集合，并将数据集合传递至综合分析模块；
综合分析模块，对数据集合内的评价系数进行综合分析，并将分析后的结果传递至预警模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的变频器智能监控系统，其特征在于，将生成的评估系数与阈值YZ1进行比对，若评估系数/>大于等于阈值YZ1，则不通过初步分析模块生成低风险状态信号，若评估系数/>小于阈值YZ1，通过初步分析模块生成高风险状态信号，并将高风险状态信号传递至数据集合建立模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的变频器智能监控系统，其特征在于，当数据集合建立模块接收到高风险状态信号后，对高风险状态信号后生成的评估系数建立数据集合，将数据集合标定为Q，则，j为高风险状态信号后生成的评估系数的数量，j=1、2、3、4、...、N，N大于等于2，且N为正整数。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的变频器智能监控系统，其特征在于，对数据集合内的评价系数求平均值和离散程度值，将平均值标定为Yb，将离散程度值标定为Rx，则：；则：/>。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的变频器智能监控系统，其特征在于，获取数据集合中评价系数的平均值Yb和离散程度值Rx后，将平均值Yb和阈值YZ1进行比对，将离散程度值Rx与阈值YZ2进行比对，若平均值Yb大于等于阈值YZ1且Rx小于阈值YZ2，通过生成综合分析模块生成第一预警信号传递至预警模块，预警模块接收到第一预警信号后，不发出预警提示，若平均值Yb大于等于阈值YZ1且Rx大于等于阈值YZ2、或者若平均值Yb小于阈值YZ1且Rx大于等于阈值YZ2、或者若平均值Yb小于阈值YZ1且Rx小于阈值YZ2，通过生成综合分析模块生成第二预警信号传递至预警模块，预警模块接收到第二预警信号后，发出预警提示，将预警提示通过信号传递至监控人员监控终端。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5805813A (en) * | 1996-07-26 | 1998-09-08 | Schweitzer Engineering Laboratories, Inc. | System for visual monitoring of operational indicators in an electric power system |
| CN112330113A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-02-05 | 武汉达梦数据库有限公司 | 一种特定人员心理分析方法及装置 |
| CN113012402A (zh) * | 2021-02-22 | 2021-06-22 | 台州市菱士达电器有限公司 | 一种变频器智能监控系统及智能监控方法 |
| CN113761303A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-12-07 | 西门子工厂自动化工程有限公司 | 变频器的状态监控方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN116365716A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-06-30 | 西安感崆电子信息科技有限公司 | 一种基于物联网平台的用电检查系统 |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5805813A (en) * | 1996-07-26 | 1998-09-08 | Schweitzer Engineering Laboratories, Inc. | System for visual monitoring of operational indicators in an electric power system |
| CN112330113A (zh) * | 2020-10-26 | 2021-02-05 | 武汉达梦数据库有限公司 | 一种特定人员心理分析方法及装置 |
| CN113012402A (zh) * | 2021-02-22 | 2021-06-22 | 台州市菱士达电器有限公司 | 一种变频器智能监控系统及智能监控方法 |
| CN113761303A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-12-07 | 西门子工厂自动化工程有限公司 | 变频器的状态监控方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN116365716A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-06-30 | 西安感崆电子信息科技有限公司 | 一种基于物联网平台的用电检查系统 |
| CN116416768A (zh) * | 2023-06-12 | 2023-07-11 | 山东特发光源光通信有限公司 | 一种光缆切割机中央处理器用预警系统 |
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| 基于RS-SVM的建筑施工项目安全预警模型;李万庆 等;《河北工程大学学报(自然科学版)》(04);第30-35页 * |
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