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公开(公告)号：CN109058771B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201811173189.9
申请日：2018-10-09
申请人： 东北大学
IPC分类号： F17D5/02
摘要： 本发明的目的是提供一种基于样本生成和间隔Markov特征的管道异常检测方法，涉及管道异常检测领域。本发明的方法包括：步骤1.历史数据样本的提取及滤波处理；步骤2.历史数据样本的规则化及降采样处理；步骤3.ELM模型的建立与训练；步骤4.基于ELM模型进行样本生成，得到扩充后的输入样本集；步骤5.对扩充后的输入样本集中每个样本，当t＞Q时，将每一时刻的状态用前Q个时间间隔内的平均状态代替，进行间隔Markov特征的提取；步骤6.基于SVM模型或RF模型对管道异常进行识别。本发明解决了现有技术中复杂工况条件下微弱的管道泄漏信号和工况调整信号识别困难的技术问题，能够提高管道异常检测的精度。
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公开(公告)号：CN108050397B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201810066839.3
申请日：2018-01-24
申请人： 东北大学
IPC分类号： F17D5/06
摘要： 本发明的一种基于光纤多源信号分层序贯比的管道泄漏监控方法及系统，方法包括：实时采集标准光纤基组和检测光纤基组传输的光纤的中心波长数据；将采集到的数据进行解调获得环境数据和检测数据；对解调后的环境数据进行分析，采用序贯比方法进行环境补偿判断检验；对补偿后的检测数据进行分析，利用检测基组的多源信号构造影响因子改良序贯比方法进行管道泄漏诊断检验；判断泄漏与否并发送报警。本发明通过创建2种不同的光纤基组分离环境数据和检测数据，准确去除环境影响引起的误报警，基组内采用螺旋结构，方便安装铺设，防止基组内光纤发生不同步干扰。检测基组通过多源检测，提高系统运行灵敏度和准确性，通过拉伸、震动变化提供预警功能。
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公开(公告)号：CN109492708A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811451849.5
申请日：2018-11-30
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供一种基于LS-KNN的管道漏磁内检测缺失数据插补方法，涉及故障诊断和人工智能技术领域。包括：对原始数据预处理后作为数据样本；提取样本数据特征；设定K值对模型进行训练，得到满足条件的KNN模型；归一化处理分到每类中的特征样本及其对应的数据集，再用最小二乘法对处理后的数据进行拟合建模；计算拟合结果的损失函数，设定误差阈值，令所有样本的长度相同，得到满足条件的LS拟合模型；将含缺失的数据输入到LS-KNN回归器中，实现对缺失数据的插补；对插补结果进行反归一化得到最终的插补数据。本方法克服了实际数据的缺失随机性，并克服了训练样本与待插补样本维度不同的问题，同时提高了数据插补精度，对信号噪声具有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109190994A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811084977.0
申请日：2018-09-18
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供一种基于多变量统计控制图对风机发电性能判定方法，涉及风电技术领域。该方法通过对风速与功率形成的方差矩阵进行特征结构分析，运用特征向量生成的坐标系的一致性进行统计多变量C统计控制图的设计，以及对特征值构成的椭圆的相似性进行统计多变量W统计控制图的设计，结合C统计控制图和W统计控制图，能有效的提高对风机异常情况的监控能力，显著改善监控效率。
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公开(公告)号：CN109142514A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811147009.X
申请日：2018-09-29
申请人： 东北大学
CPC分类号： G01N27/9046 , G01B7/02 , G01B7/26 , G01N27/904
摘要： 本发明提供一种基于脉冲涡流阵列的缺陷检测装置及方法，涉及无损检测技术领域。本方法的过程如下：信号发生器产生周期性脉冲信号，经功率放大器放大后，施加到激励线圈两端。检测线圈阵列单元采集被测试件上方磁场信号，输出给信号调理单元；信号调理单元对信号进行滤波、放大后输出给A/D转换单元，最后，送入DSP数据处理模块，求取缺陷的尺寸信息。本发明装置对检测阵列数据了进行了聚类和均值处理，有效抑制了检测阵列线圈倾斜或提离对缺陷检测的影响；采用了一个线圈作为激励、多个检测线圈组成阵列的结构，即减小了磁场的干扰，又实现了更为全面的缺陷信息检测；将时域特征量和频域特征量相结合，提高了缺陷检测精度。
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公开(公告)号：CN104793107B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201510214022.2
申请日：2015-04-29
申请人： 东北大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明一种基于改进OPA模型的电网连锁故障确定方法，属于电气工程领域，本发明运用最优潮流模型在OPA模型快动态过程中计算系统潮流分布，利用生成介数指标尽量减小由于切除系统负荷给电网的连通性带来的损失；电网拓扑演化模型是从电网本身的演化机理而得到的，主要研究了新的变电站和发电厂的建设时机、选址、容量、接入电网等问题，很好地反映电网拓扑的演化规律；在模拟电网升级和线路改造时运用了差异性规划的思想，为保证重要负荷的持续供电而对关键线路进行扩容改造；与原有OPA模型相比较，本发明中的改进模型在模拟电网连锁故障和电网升级演化过程中更加具有正式性，全面性，更加符合实际情况。
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公开(公告)号：CN106331636A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610788205.X
申请日：2016-08-31
申请人： 东北大学
CPC分类号： H04N7/181 , G06K9/00342 , G06K9/00771
摘要： 本发明提供一种基于行为事件触发的输油管道智能视频监控系统及方法，涉及输油管道监控技术领域。包括若干视频监控站与一个监控中心，视频监控站包括视频采集模块、视频处理模块、通讯模块、语音模块和控制模块，其中视频处理模块包括实现视频处理的FPGA模块；其监控方法采用FPGA对每一帧视频图像进行处理，对进入监控范围内的行人进行有效的检测和跟踪并根据其行为判断监控站监控范围所处的状态。本发明利用FPGA并行处理机制，结合事件触发的模式和4G无线通讯手段，能有效提高处理速度，节省视频监控在人力上的花费和视频传输流量，使智能监控能够在野外实现。
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公开(公告)号：CN104034796B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201410267580.0
申请日：2014-06-16
申请人： 东北大学
IPC分类号： G01N27/83
摘要： 一种管道漏磁内检测数据实时处理装置及方法，属于管道检测技术领域，该装置安装在管道内检测器上，包括：漏磁传感器单元、信号调理模块、A/D转换模块和中央处理单元；漏磁传感器单元包括多个漏磁传感器，该多个漏磁传感器沿管道截面圆周方向均匀布置在管道内检测器上；中央处理单元包括时序控制模块、缺陷数据判别模块、缺陷数据特征提取模块和数据存储模块；本发明的方法能够对缺陷检测中的异常数据进行快速识别与数据特征提取，且仅对异常数据的特征及相关信息进行记录，能够在内检测器检测完毕后三十分钟内分析出严重缺陷位置，更好的防止了严重缺陷发生泄漏，造成灾难性的后果。
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公开(公告)号：CN103939749B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410175170.3
申请日：2014-04-28
申请人： 东北大学
IPC分类号： F17D5/06
CPC分类号： G01M3/2807 , G01M3/243
摘要： 本发明涉及一种基于大数据的石油管网泄漏智能自适应监控系统及方法，属于管道组网内部检测方法技术领域，可以将现场采集到大量数据在合理的时间内进行有效的分析，利用智能自适应的方法来获取管网的状态，从而得到管网的拓扑结构，具体采用流量平衡法，结合信息一致性理论来分析管网是否发生泄漏，方法直观、简单，且灵敏度高、误报率低；并且可以很好的对小泄漏量和缓慢泄漏的检测进行精确的报警；采用广义回归神经网络来进行管网的泄漏定位，提高了结果的准确性。因此，本发明采用基于大数据的策略和智能自适应的方法来解决管道组网的泄漏检测与定位，可以同时达到高精度和高准确性的目标。
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