负载识别

摘要： 边缘智能指利用人工智能算法为网络边缘设备提供数据分析能力的一种服务形式。然而,边缘计算环境比云计算更加复杂和多变。在构建边缘智能的过程中存在很多问题,例如缺乏量化的评价标准、异构计算平台、复杂的网络拓扑、不断变化的用户需求等,其中比较突出的是算法模型的高资源需求与边缘设备资源储备低之间的矛盾。机器学习是边缘智能的主要工作负载,它需要大量的计算资源,然而边缘设备的计算资源有限,两者的供求关系并不匹配,边缘智能负载的部署和优化成为了一个难题。因此,针对边缘智能负载性能优化问题,文中提出了基于负载特征的边缘智能性能优化CECI(Cloud-Edge Collaborative Inference)策略,从模型选择、批量自适应调整和云边协同方面对不同机器学习负载进行了优化。在模型选择方面,使用基于目标权重的模型自适应选择策略,实现在多个条件约束下,综合权衡多个性能优化目标的效果。在批量自适应调整方面,提出了基于开销反馈的批量自适应调整算法,使得模型在运行时能够达到更好的性能。在云边协同方面,通过结合网络状态和用户时延要求设计出了云边协同策略,进而达到了动态利用云端计算资源的效果。实验结果表明,与云智能相比,所提出的基于负载特征的边缘智能能够缩短50.79%的程序运行时间,降低了42.46%的系统能耗,并提升了4.52%的模型准确率。

摘要： 针对接触器在控制阻容或阻感性负载时吸合阶段可能出现涌流的问题,分析不同负载与不同合闸相位角下的电流变化情况,找到合闸相角和负载功率因数角对涌流的影响关系,并以此为基础提出一种抑制涌流的开关合闸控制方案.通过公式推导开关在阻容、阻感性负载时吸合的暂态过程,找到不同负载下的最佳合闸相角,并使用Multisim搭建硬件仿真电路,模拟不同负载时的开关吸合过程,通过检测合闸后触头回路的电流零点,提出一种智能识别负载性质和判断涌流抑制情况的合闸控制策略,最后使用实验室研发的单极交流接触器进行带载实验,对负载的识别准确且抑制涌流的效果明显,实验结果和理论仿真一致,对接触器的智能控制具有一定的参考意义.

摘要： 列举、分析高校宿舍常见的用电负载分类,并对其负载特性进行分析.针对其负载特性设计对应识别算法,配合某宿舍用电管理终端可有效识别回路中接入的违规负载.

摘要： 针对磁耦合谐振式无线电能传输(MCR-WPT)系统负载与互感识别精度低、速度慢等问题,提出一种基于TensorFlow神经网络的双LCC型MCR-WPT系统负载与互感识别方法.该方法基于TensorFlow深度学习框架,采用神经网络模型,将MCR-WPT系统的负载与互感识别问题等效为非线性方程的求解问题,进而转化为深度学习非线性拟合问题,并给出模型的训练方法,最后得到基于TensorFlow神经网络的MCR-WPT系统负载与互感识别模型.通过离线方式训练负载与互感识别模型,并将训练完成的识别模型导入微型控制器,只需要采集系统输入电流值和传输距离就能够实现负载与互感在线同时识别,识别速度快、精度高,有利于系统的实时控制,且成本较低、易于实现,有利于工程推广应用.

摘要： 针对电动汽车锂电池充电过程中的恒压恒流充电特性的需求,提出一种基于LCCL-LCCL补偿网络的感应耦合电能传输(ICPT)系统,该系统在不借助任何外在结构的条件下通过切入与切出电容来实现锂电池充电过程中的恒压恒流特性的切换,同时,根据系统原边补偿电容两端电压与负载电阻之间的关系实现了负载大小较高精度的识别,从而避免了非法负载接入对系统产生危害.实验表明该方法进行恒压恒流状态切换以及负载识别的可靠性和可应用性.

摘要： 针对无线电能传输(wireless power transfer,WPT)系统在实施控制操作时因参数不确定而产生较大误差的问题,提出了一种基于SS型磁耦合结构的负载与互感识别方法。将由等效电路得到的状态空间方程作为辨识模型,与实际系统模型做比较,选取两者次级侧电流误差作为目标函数,通过引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,把参数识别问题转化为寻优问题,从而实现负载与互感参数的识别。仿真结果显示,负载与互感的辨识值与实际值非常相近,两者最大误差均维持在3%以内,表明所提识别方法可以使系统的数学模型更为准确,能够降低控制电路的复杂程度,可为系统互操作性和高效性提供理论支撑。

摘要： 针对无线电能传输(wireless power transfer,WPT)系统在实施控制操作时因参数不确定而产生较大误差的问题,提出了一种基于SS型磁耦合结构的负载与互感识别方法.将由等效电路得到的状态空间方程作为辨识模型,与实际系统模型做比较,选取两者次级侧电流误差作为目标函数,通过引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,把参数识别问题转化为寻优问题,从而实现负载与互感参数的识别.仿真结果显示,负载与互感的辨识值与实际值非常相近,两者最大误差均维持在3％以内,表明所提识别方法可以使系统的数学模型更为准确,能够降低控制电路的复杂程度,可为系统互操作性和高效性提供理论支撑.

摘要： 现有柴油机电子调速器大都是采用转速闭环控制调节供油量,其特点是在转速出现差值后进行调节,属于闭环负反馈调节.如果负载干扰已经出现,但还未检测到转速偏差△n,则调速器不工作,因此现有柴油机电子调速器的调节作用落后于负载干扰作用.由于转速波动对柴油机的不利影响,现提出柴油机电子调速器采用转速反馈、负载干扰前馈调速控制原理,即在负载已经发生,转速还未出现差值时,将负载干扰前馈到控制器,提前调节供油量,稳定柴油发电机转速.现在Matlab/simulink中对柴油发电机组带动电动机,电动机拖动负载的系统建模,对采用转速闭环控制的电子调速器与采用转速反馈、负载干扰前馈控制的电子调速器进行稳态与动态仿真对比.仿真结果表明:采用转速反馈、负载干扰前馈控制的电子调速器系统动态响应快且具有更好的动态调速性能.

摘要： 随着电能表由机械式发展为电子式,电能表除了具有电能计量这一基本功能外根据需求还增加了不少其它额外的功能,其中就有一个重要的功能就是负载识别.本文分别针对早期功能单一和目前多功能的单相计量芯片分别给出来结合计量芯片通过软件实现负载识别的方法.文章系统的阐述了实现的基本原理及负载识别软件算法.这些成果对实现电能表的负载识别具有参考意义.

摘要： 本研究对挖掘机工作装置进行了运动学分析,利用D-H法的标准形式得到铲斗末端的位置和姿态表达式。采用几何法获得关节空间与-驱动机构空间的转换关系,得到了铲斗的姿态与各个液压油缸之间的关系,为操作手提供了最佳挖掘区间,有效减少了油缸在极限位置的溢流损火。通过动力学分析,获取了各个工作油缸压力的表达式,并通过仿真对表达式进行了验证。最后采用倾角传感器与系统压力相结合的方法,对挖掘机在三种不同工况下的压力和流量进行了测试,发现工作装置姿态与系统压力相结合的方法可以作为负载识别的有效手段。

摘要： 给出了一种基于负载电流谐波分量分离的学生公寓负载特性识别方法,并且以一种改进的基于神经元的自适应谐波电流检测模型,解决了负载识别中电流谐波分量检测的关键问题。最后给出了识别算法流程,并通过仿真予以验证。

摘要： 负载的识别问题是建立高效、可靠、稳定的感应电能传输(Inductively Coupled Power Transfer,ICPT)系统,以及实现系统最佳效率跟踪控制的关键问题.本文针对SP型ICPT系统,基于反射阻抗分析及能量传递方程推导,建立了互感与负载参数识别模型,给出了通过检测系统稳态运行时的工作频率和原边线圈电流有效值实现对系统负载以及互感的识别方法.最后,搭建仿真模型验证了此方法的可行性以及有效性.

摘要： 负载的识别问题是建立高效、可靠、稳定的感应电能传输(Inductively Coupled Power Transfer,ICPT)系统,以及实现系统最佳效率跟踪控制的关键问题.本文针对SP型ICPT系统,基于反射阻抗分析及能量传递方程推导,建立了互感与负载参数识别模型,给出了通过检测系统稳态运行时的工作频率和原边线圈电流有效值实现对系统负载以及互感的识别方法.最后,搭建仿真模型验证了此方法的可行性以及有效性.

摘要： 负载的识别问题是建立高效、可靠、稳定的感应电能传输(Inductively Coupled Power Transfer,ICPT)系统,以及实现系统最佳效率跟踪控制的关键问题.本文针对SP型ICPT系统,基于反射阻抗分析及能量传递方程推导,建立了互感与负载参数识别模型,给出了通过检测系统稳态运行时的工作频率和原边线圈电流有效值实现对系统负载以及互感的识别方法.最后,搭建仿真模型验证了此方法的可行性以及有效性.

摘要： 负载的识别问题是建立高效、可靠、稳定的感应电能传输(Inductively Coupled Power Transfer,ICPT)系统,以及实现系统最佳效率跟踪控制的关键问题.本文针对SP型ICPT系统,基于反射阻抗分析及能量传递方程推导,建立了互感与负载参数识别模型,给出了通过检测系统稳态运行时的工作频率和原边线圈电流有效值实现对系统负载以及互感的识别方法.最后,搭建仿真模型验证了此方法的可行性以及有效性.

摘要： 对挖掘机主泵的特性进行了分析，从工作装置的运动学分析出发，利用D-H法的标准形式建立了铲斗末端的位置和姿态表达式；采用几何法获得关节空间与驱动机构空间的转换关系，得到了铲斗的姿态与液压缸之间的转化关系，据此对挖掘机的工作循环进行了划分，判别出了油缸的溢流状态，并降低泵的排量和发动机转速；通过动力学分析，并结合仿真曲线，获取了液压缸受力算式，通过空载试验对油缸的受力进行了修正，给出了不同负载和不同姿态下主泵压力的调节区间，最后通过试验验证倾角传感器与系统压力相结合的方法，可以有效减少液压缸在极限位置的溢流损失，并可以有效实现负载和工况的识别。

摘要： 对挖掘机主泵的特性进行了分析，从工作装置的运动学分析出发，利用D-H法的标准形式建立了铲斗末端的位置和姿态表达式；采用几何法获得关节空间与驱动机构空间的转换关系，得到了铲斗的姿态与液压缸之间的转化关系，据此对挖掘机的工作循环进行了划分，判别出了油缸的溢流状态，并降低泵的排量和发动机转速；通过动力学分析，并结合仿真曲线，获取了液压缸受力算式，通过空载试验对油缸的受力进行了修正，给出了不同负载和不同姿态下主泵压力的调节区间，最后通过试验验证倾角传感器与系统压力相结合的方法，可以有效减少液压缸在极限位置的溢流损失，并可以有效实现负载和工况的识别。

摘要： 对挖掘机主泵的特性进行了分析，从工作装置的运动学分析出发，利用D-H法的标准形式建立了铲斗末端的位置和姿态表达式；采用几何法获得关节空间与驱动机构空间的转换关系，得到了铲斗的姿态与液压缸之间的转化关系，据此对挖掘机的工作循环进行了划分，判别出了油缸的溢流状态，并降低泵的排量和发动机转速；通过动力学分析，并结合仿真曲线，获取了液压缸受力算式，通过空载试验对油缸的受力进行了修正，给出了不同负载和不同姿态下主泵压力的调节区间，最后通过试验验证倾角传感器与系统压力相结合的方法，可以有效减少液压缸在极限位置的溢流损失，并可以有效实现负载和工况的识别。

摘要： 一种用于不同电负载(102、103、104)的系统(100)包括被构造为感测不同电负载中的每一个电负载的电压和电流信号(107)的传感器(106)；具有多个层(110)的分层负载特征数据库(108)，其中该层中的一个层(112)包括多个不同负载类别；以及处理器(114)。处理器从传感器中获得不同电负载中的对应一个电负载的电压和电流波形；将电压‑电流轨迹映射到包括多个单元的网格，向该单元中的每个单元分配0或1的二进制值；从被映射的单元的网格中提取多个不同特征作为不同电负载中的对应一个电负载的图形标记；从数据库中导出不同电负载中的对应一个电负载的类别；以及识别不同电负载中的对应一个电负载的多个不同电负载类型中的一个电负载类型。

摘要： 一种用于多种不同电负载类型的系统。系统包括被构造为感测不同电负载中的每一个电负载的电压信号和电流信号的多个传感器(V，I)；和处理器(21)。处理器从传感器中获取(22)不同电负载类型中的对应一种电负载类型的电压和电流波形；计算(24)波形的功率或电流RMS分布；将功率或电流RMS分布量化(26)成一组量化的状态值；评估(28)所量化的状态值中的每一个所量化的状态值的状态持续时间；基于功率或电流RMS分布和所量化的状态值，评估(30)多个状态类型；生成(32)描述对应电负载类型的广义负载启动或瞬态分布的对应有限状态机模型的状态序列；以及识别对应的电负载类型。

摘要： 一种用于不同电负载(102、103、104)的系统(100)包括被构造为感测不同电负载中的每一个电负载的电压和电流信号(107)的传感器(106)；具有多个层(110)的分层负载特征数据库(108)，其中该层中的一个层(112)包括多个不同负载类别；以及处理器(114)。处理器从传感器中获得不同电负载中的对应一个电负载的电压和电流波形；将电压-电流轨迹映射到包括多个单元的网格，向该单元中的每个单元分配0或1的二进制值；从被映射的单元的网格中提取多个不同特征作为不同电负载中的对应一个电负载的图形标记；从数据库中导出不同电负载中的对应一个电负载的类别；以及识别不同电负载中的对应一个电负载的多个不同电负载类型中的一个电负载类型。

摘要： 本发明涉及用于直流固态功率控制器的容性负载与负载短路识别系统及方法，包含有，单片机、逻辑单元、硬件比较电路、主回路、限流回路、采样电阻、续流二极管及负载，其中，主回路由一只增强型金属氧化物半导体场效应晶体管MOSFET1构成，限流回路由一只增强型金属氧化物半导体场效应晶体管MOSFET2及一只限流电阻构成，主回路与限流回路中的增强型金属氧化物半导体场效应晶体管MOSFET共同构成直流固态功率开关。根据容性负载启动时与负载短路时的电流特征，对主回路与限流电路进行切换控制，实现大容值容性负载的通断控制及短路保护功能。

摘要： 本发明公开一种能够负载识别的家用电器及负载识别方法。其中，该负载识别方法包括：当控制器的第一数据端口/第二数据端口检测到第一传感器/第二传感器的传感器信号时对应判断安放在第一安装位/第二安装位的为第一负载/第二负载；当控制器的第一数据端口/第二数据端口检测不到任何传感器信号，控制器判断第一安装位/第二安装位没有安放任何负载；当控制器的第一数据端口/第二数据端口检测到传感器信号但判断此传感器信号不是第一传感器/第二传感器所发出时，控制器判断第一安装位/第二安装位所安放的不是第一负载/第二负载。本发明负载识别过程简单且准确性高。

摘要： 本发明公开了一种负载在线识别的无线电能传输系统及负载识别方法，适用于无线充电领域中使用，包括高频逆变器，原边基波能量发射模块，原边谐波能量发射模块，副边能量接收模块，系统负载，副边信号处理与发射模块，原边信号接收与处理模块以及选择开关。在系统正常输出电能时，选择开关断开，切出原边谐波能量发射模块，通过副边能量接收模块中的副边磁能拾取线圈接收来自原边基波能量发射模块中的能量并传递给负载；在需要进行负载动态识别时，选择开关闭合，切入原边谐波能量发射模块，通过提取并检测系统负载电流中的基波和谐波电流的含量和大小，依据叠加定理建立关于负载阻值和电抗的方程组，从而动态识别出负载性质及大小。采用谐波来进行负载识别，其步骤简单，能量利用率高，负载识别过程不对系统能量传输产生影响，对负载识别精度高。

摘要： 一种具有负载识别功能的LED电力传输线，耦接具有复数电源输出端口的LED电源控制器与LED负载，且LED电力传输线包括电源传输电路、信号传输电路及存储装置。电源传输电路将由电源输出端口所输出的电力传输至LED负载，且信号传输电路通过电源输出端口耦接LED电源控制装置的控制模块。存储装置存储关联于LED负载的电气规格的LED规格信息，且LED规格信息通过信号传输电路提供至控制模块，以使控制模块依据LED规格信息限制电源输出端口所输出的输出电流。本发明还涉及一种LED电力传输线的负载识别方法。

摘要： 本发明公开一种能够负载识别的家用电器及负载识别方法。其中，该负载识别方法包括：当控制器的第一数据端口/第二数据端口检测到第一传感器/第二传感器的传感器信号时对应判断安放在第一安装位/第二安装位的为第一负载/第二负载；当控制器的第一数据端口/第二数据端口检测不到任何传感器信号，控制器判断第一安装位/第二安装位没有安放任何负载；当控制器的第一控制端口/第二数据端口检测到传感器信号但判断此传感器信号不是第一传感器/第二传感器所发出时，控制器判断第一安装位/第二安装位所安放的不是第一负载/第二负载。本发明负载识别过程简单且准确性高。

摘要： 本发明公开了一种负载在线识别的无线电能传输系统及负载识别方法，适用于无线充电领域中使用，包括高频逆变器，原边基波能量发射模块，原边谐波能量发射模块，副边能量接收模块，系统负载，副边信号处理与发射模块，原边信号接收与处理模块以及选择开关。在系统正常输出电能时，选择开关断开，切出原边谐波能量发射模块，通过副边能量接收模块中的副边磁能拾取线圈接收来自原边基波能量发射模块中的能量并传递给负载；在需要进行负载动态识别时，选择开关闭合，切入原边谐波能量发射模块，通过提取并检测系统负载电流中的基波和谐波电流的含量和大小，依据叠加定理建立关于负载阻值和电抗的方程组，从而动态识别出负载性质及大小。采用谐波来进行负载识别，其步骤简单，能量利用率高，负载识别过程不对系统能量传输产生影响，对负载识别精度高。

摘要： 本实用新型提供了电力系统和基于负载特征的电力系统负载识别匹配电路，其包括电源、电压互感器、电流互感器、漏电流互感器、信号处理电路、模拟数字转换器、存储器、控制器和开关电路。控制器分别连接于所述电源和所述信号处理电路，所述控制器包括负载识别电路，负载识别电路调用所述存储中的多个负载特征并将所述数字信号和所述负载特征进行匹配。所述开关电路通过断开和闭合控制线路上多个负载和电力系统线路的连接。当对应于至少一个负载的数字信号和至少一个授权负载特征匹配时，所述控制器则驱动所述开关电路断开对应于该数字信号的负载和电力系统的线路的连接。本实用新型能够实时检测线路上的负载，并及时断开未授权负载和线路的连接。