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公开(公告)号：CN113962360A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111178317.0
申请日：2021-10-09
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC分类号： G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明公开一种基于GAN网络的样本数据增强方法及系统，方法具体为：构建利用N个GAN网络结构组成的金字塔形状的GAN网络学习模型；基于Coarse‑to‑Fine思想的对GAN网络学习模型进行训练和测试，对输入图像从粗略的分辨率开始进行多次迭代；迭代结果收敛时，添加附加的卷积层来增加生成器的大小，从原始的上采样特征到新添加卷积层的输出间添加残差连接，直到图像的分辨率达到设定的输出分辨率；基于满足输出分辨率的图像生成虚拟样本，将所述虚拟样本与小样本数据集混合，得到增强后的完成样本数据；解决了工业过程中老化样本数据十分稀缺的问题，相对传统的数据增强方法而言效率更高，降低了数据成本；生成的图像在符合原始分布的基础上更加多样。
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公开(公告)号：CN112033660A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010931875.9
申请日：2020-09-08
申请人： 四川大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明提供了一种发电机防晕系统应力测试分析方法，包括以下步骤：(1)分别利用具有不同Hildebrand溶解度参数δ的溶剂，对发电机防晕系统进行浸泡，使其各层结构发生不同程度的软化；(2)将一系列软化后的发电机防晕系统表面擦干，采用光弹性贴片法获取其表面应力，同时采用脉冲激振法测定其表面杨氏模量；(3)以步骤(1)选择的各溶剂的Hildebrand溶解度参数δ对步骤(2)测得的杨氏模量作图，得到曲线的斜率SF和截距KF；(4)以各溶剂的Hildebrand溶解度参数δ对表面应力作图，得到曲线的斜率SH和截距KH；(5)采用以下公式计算得到衡量测试样品内应力大小的参数NTH： 本发明测试所得NTH的值越小，则说明测试样品的内部应力越小，离更换年限越久。
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公开(公告)号：CN111382546A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010264836.8
申请日：2020-04-07
申请人： 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明公开了本发明提供了一种基于支持向量机建模对发电机绝缘系统进行寿命预测的方法，给出了利用支持向量机算法建模的具体过程，以老化时间做输入分别建立六个发电机定子线棒非破坏性电参量预测模型，每五个老化周期为单位依次分别对六个非破坏性电参量做预测，再将结果分别带入所建立的基于支持向量机的发电机绝缘剩余击穿场强的寿命预测模型，直至预测结果低于临界剩余场强，从而更加精确地实现对发电机绝缘寿命的预测。
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公开(公告)号：CN118659603A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410645554.0
申请日：2024-05-23
申请人： 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明公开了增安型防爆电机定子线圈的包扎方法及线圈结构，涉及定子线圈技术领域。本发明在线圈涨形后先包扎引线部分的主绝缘和低电阻防晕带；再包扎第一鼻部部分的主绝缘，并从第一鼻部部分的中间起始，分别向两边包扎第一鼻部部分的低电阻防晕带；然后包扎非引线端端部部分的主绝缘；最后包扎直线部分的主绝缘，并从第二鼻部部分中间起始，分别向两边包扎直线部分以及第二鼻部部分的低电阻防晕带。本发明极大降低了线圈端部产生电晕、火花、电弧等风险，可大幅度缩小电机尺寸，并且大大提高了线圈端部绝缘整体性和外层防晕带服贴性，减少安全隐患，延长线圈使用寿命，减少检修维护时的难度和成本。
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公开(公告)号：CN115327312A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210947236.0
申请日：2022-08-09
申请人： 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明公开了一种高压电机定子线棒防晕缺陷的检测方法，涉及电气元件检测方法技术领域，它包括定子线棒出槽口防晕缺陷检测方法和定子线棒端部防晕缺陷检测方法。使用高频脉冲试验电源施加至定子线棒，快速增加的容性电流使定子线棒防晕缺陷处的电荷能量大、放电能量高、放电快，采用目视或红外热成像能够清楚观测到定子线棒表面防晕层的温度变化及放电情况，效率相对高；并且采用红外热成像还能观测到定子线棒内层防晕层的温度变化情况，通过温度变化判断定子线棒内层防晕层搭接区域是否存在防晕缺陷，不需要等待至电机长期运行后暴露出内层防晕层防晕缺陷才知晓，能够及时发现、及时修复或更换。
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公开(公告)号：CN112033660B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202010931875.9
申请日：2020-09-08
申请人： 四川大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明提供了一种发电机防晕系统应力测试分析方法，包括以下步骤：(1)分别利用具有不同Hildebrand溶解度参数δ的溶剂，对发电机防晕系统进行浸泡，使其各层结构发生不同程度的软化；(2)将一系列软化后的发电机防晕系统表面擦干，采用光弹性贴片法获取其表面应力，同时采用脉冲激振法测定其表面杨氏模量；(3)以步骤(1)选择的各溶剂的Hildebrand溶解度参数δ对步骤(2)测得的杨氏模量作图，得到曲线的斜率SF和截距KF；(4)以各溶剂的Hildebrand溶解度参数δ对表面应力作图，得到曲线的斜率SH和截距KH；(5)采用以下公式计算得到衡量测试样品内应力大小的参数NTH：本发明测试所得NTH的值越小，则说明测试样品的内部应力越小，离更换年限越久。
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公开(公告)号：CN111505459A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010385006.0
申请日：2020-05-09
申请人： 东方电气集团东方电机有限公司
发明人： 张跃 , 梁智明 , 杨帅 , 黄泽 , 左瑞 , 程圣 , 唐丽 , 黄子嘉 , 何明鹏 , 张小俊 , 谢志辉 , 黄绍波 , 刘雁 , 周进 , 刘伟 , 刘江俊 , 苏振 , 马军 , 李愿杰 , 刘虹邑 , 苏绍晶 , 袁小武
IPC分类号： G01R31/12 , G01N21/3563
摘要： 本发明公开了一种发电机定子绕组绝缘老化评定方法，属于发电机定子绕组评估技术领域，其特征在于，包括以下步骤：a、制样；b、官能团归属及相态变化行为判定；根据特征吸收峰谱带强度的变化强弱趋势，判定相态行为的变化趋势；c、采取二维相关红外高阶运算，判定老化过程中各官能团运动变化的规律；d、老化程度与特征官能团相态变化强度之间关系的定量分析，通过自建合适的窗口模型，提取关键谱带参数，定量描述老化程度与特征官能团运动强度之间的关系。本发明从材料学角度表征绝缘系统老化过程中环氧树脂分子结构及形态变化，是基于聚集态结构和相态行为变化分析发电机定子绕组绝缘老化状态，能够极大的提高评估结果精确度。
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公开(公告)号：CN115468880B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202211094912.0
申请日：2022-09-08
申请人： 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明公开了一种发电机定子线棒绝缘预制件的浸渍性的评价方法，属于发电机定子线棒绝缘材料技术领域，测试预制件所用玻纤云母带沿长度方向的拉伸强度St、断裂伸长率lt；测试预制件所用玻纤云母带沿厚度方向的水蒸气渗透性参数WVTR；测试预制件所用玻纤云母带的水接触角Acontact；测试浸渍树脂的流动性参数Viscosity；对发电机定子线棒绝缘预制件的密度进行测试，预得到制件密度ρproduct；预制件对步骤4所述浸渍树脂的浸渍性的指标EImp，公示为：#imgabs0#。本发明测试准确度高，能够很好反映预制件对所述浸渍树脂的浸渍性。
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公开(公告)号：CN113051713A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110224146.4
申请日：2021-03-01
申请人： 东方电气集团科学技术研究院有限公司 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06T5/00 , G06T7/00 , G06T7/45 , G06F113/26 , G06F119/04
摘要： 本发明属于材料老化程度预测技术领域，尤其涉及一种基于图像灰度共生矩阵多特征提取的复合材料老化预测方法，基于相关系数的统计学习方法，采集定子线棒绝缘老化过程中复合材料的序列图像，应用图像的灰度共生矩阵和HSV通道直方图提取序列图像的特征实现对复合材料老化程度预测。
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公开(公告)号：CN113962360B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111178317.0
申请日：2021-10-09
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC分类号： G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明公开一种基于GAN网络的样本数据增强方法及系统，方法具体为：构建利用N个GAN网络结构组成的金字塔形状的GAN网络学习模型；基于Coarse‑to‑Fine思想的对GAN网络学习模型进行训练和测试，对输入图像从粗略的分辨率开始进行多次迭代；迭代结果收敛时，添加附加的卷积层来增加生成器的大小，从原始的上采样特征到新添加卷积层的输出间添加残差连接，直到图像的分辨率达到设定的输出分辨率；基于满足输出分辨率的图像生成虚拟样本，将所述虚拟样本与小样本数据集混合，得到增强后的完成样本数据；解决了工业过程中老化样本数据十分稀缺的问题，相对传统的数据增强方法而言效率更高，降低了数据成本；生成的图像在符合原始分布的基础上更加多样。
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