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公开(公告)号:CN119939470A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510030209.0
申请日:2025-01-08
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 南昌工程学院
Inventor: 罗浪 , 邓华璞 , 胡毅 , 李佳 , 赵海涛 , 姚佶 , 杨丰帆 , 赵泽予 , 李璐 , 高牧风 , 马雯君 , 吴荻玮 , 况静 , 何丁义 , 胡晶 , 袁小翠 , 万义明 , 许志浩
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/15 , G01R31/12 , G01H17/00 , G10L25/51 , G10L25/30 , G10L15/02 , G10L15/16 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种变压器故障识别方法,其涉及深度学习技术领域。包括:获取变压器的历史声纹信号和历史声纹信号所对应的故障类型;构建改进卷积神经网络,将历史声纹信号输入改进卷积神经网络,得到历史声纹信号的故障识别结果;基于历史声纹信号的故障识别结果和历史声纹信号所对应的故障类型,对改进卷积神经网络进行训练;将待测变压器的实时声纹信号数据输入训练好的改进卷积神经网络,得到实时声纹信号数据的故障识别结果,及根据故障识别结果判断变压器的故障类型。本发明能够有效地捕捉不同尺度下的相关性,提高变压器故障识别的准确性。
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公开(公告)号:CN119495322A
公开(公告)日:2025-02-21
申请号:CN202411703433.3
申请日:2024-11-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院
Inventor: 罗浪 , 张子熙 , 韩煦 , 王勇杰 , 汤伟 , 毕如玉 , 万军 , 杨丰帆 , 何琦 , 潘晓璐 , 童歆 , 夏天 , 吴彤 , 周凯 , 贺家慧 , 袁小翠 , 万义明 , 许志浩
Abstract: 本发明公开一种变压器故障识别方法、系统、设备及介质,涉及变压器故障识别技术领域,该方法包括:采集变压器的音频信号,并提取音频信号的混沌域多尺度分型维度特征、时域零交叉率特征和频域分数阶频谱熵特征;构建生物启发式多域神经网络模型;生物启发式多域神经网络模型包括脉冲神经网络、仿生卷积层和混沌神经网络;将提取的音频信号特征输入生物启发式多域神经网络模型,识别出变压器的故障类别;该方法不仅提高了故障识别的准确性,还能够在复杂多变的运行环境中稳定地进行故障诊断。
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公开(公告)号:CN119441743A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202510028699.0
申请日:2025-01-08
IPC: G06F18/10 , G06N3/006 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开了一种变压器声纹信号去噪方法,包括如下步骤:使用声音采集装置采集变压器声纹信号;采用改进山猫优化算法对时变滤波经验模态分解的带宽阈值和B样条阶数进行优化,再使用优化后的时变滤波经验模态分解将采集到的变压器声纹信号分解成本征模态函数;采用滑动窗对本征模态函数进行分段截取,并且将截取后的本征模态函数构建成三阶信号张量;将构建的三阶信号张量输入贝叶斯高斯张量分解模型中进行分解重构,再根据张量构造逆过程将重构后的三阶信号张量还原成一维向量;本发明运用改进后的山猫优化算法优化时变滤波经验模态分解的参数,避免了分解时的混叠现象。
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公开(公告)号:CN119106338A
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202411595325.9
申请日:2024-11-11
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/006 , G01H17/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种变压器铁芯松动故障声纹诊断方法,包括如下步骤:利用小波变换将采集到的声纹时序数据转换成声纹特征图谱;建立基于熵权法的传感器动态响应数据融合算法,并根据声纹时序数据的相对重要程度对声纹特征图谱实时融合,得到小波动态融合声纹特征图谱;采用改进冠豪猪优化算法对改进的卷积神经网络进行优化并进行训练;将小波动态融合声纹特征图谱导入至训练后的改进卷积神经网络中进行特征提取与识别,得到最终诊断结果;本发明通过将随机游走策略和柯西变异算子分别引入冠豪猪算法的第一种防御策略和第二种防御策略,可增强算法搜索的周密性,消除局部最优解的消极影响。
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公开(公告)号:CN118971207A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411441084.2
申请日:2024-10-16
Applicant: 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 南昌工程学院 , 华北电力大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本申请公开一种涉网火电机组中调速系统的参数整定方法及系统,涉及火电机组参数整定技术领域,方法包括获取涉网运行的火电机组参数信息并创建调速系统的仿真数学模型;基于仿真数学模型确定调速系统中目标参数的第一取值范围,基于火电机组的历史运行数据,确定多组工况数据,每一组工况数据包括运行工况、负载水平和频率波动;基于多组工况数据,验证仿真数学模型输出的模拟目标参数在第一取值范围内调速系统频率波动超调量是否小于预设的超调量阈值;根据机组实际参数及第一取值范围确定第二取值范围,根据第二取值范围确定调速系统中目标参数的优化参数值,方法优化整定了火电机组控制系统的参数,提高了机组的调频性能和功率稳定性。
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公开(公告)号:CN117830199B
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202310400655.7
申请日:2023-04-14
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T17/20 , G06V10/26 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种图像和点云融合的轨道弹条扣件缺陷全面检测方法,其涉及机器视觉缺陷检测及大数据处理技术领域。该方法包括:获取包含弹条扣件的轨道三维点云和对应的RGB深度图像;从RGB深度图像中检测出外观缺陷扣件和外观正常扣件;根据RGB深度图像和三维点云之间的映射关系分割出外观正常扣件的三维点云,并从外观正常扣件的点云中分割出弹条三维点云数据和绝缘垫块三维点云数据;从弹条点云数据中提取弹条中部区域骨架点和最低点,计算最低点到绝缘垫块所在平面的距离,通过距离判断外观正常扣件的松、紧及正常状态。本发明通过将二维图像与三维点云的融合,可以快速全面检测扣件缺陷,还能够降低轨道检测硬件的成本,提高轨道维护效率。
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公开(公告)号:CN117765413A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311513474.1
申请日:2023-11-14
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院
IPC: G06V20/17 , G01R31/12 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种输电线路绝缘子的故障诊断方法及系统,方法包括:基于拍摄时间顺序分别对第一绝缘子图像和第二绝缘子图像进行排序,得到第一绝缘子图像序列和第二绝缘子图像序列,再获取第一绝缘子图像序列中各个第一绝缘子图像的特征数据,并将特征数据与预设的故障绝缘子样本数据库中的故障特征进行匹配,若至少一个第一绝缘子图像匹配不成功,则在第二绝缘子图像序列中查找与至少一个第一绝缘子图像相关联的至少一个第二绝缘子图像,并且仅保留至少一个第二绝缘子图像,得到更新后的第二绝缘子图像序列。这样能够实现对可能不存在故障的绝缘子进行多方位故障分析,有效地提高了故障分析准确度。
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公开(公告)号:CN111563455B
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202010380752.0
申请日:2020-05-08
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列信号和压缩卷积神经网络的伤损识别方法,包括输入信号预处理和网络剪枝,首先采用泛谐波调频小波变换将表征伤损的一维时序信号变换到二维时频空间;然后以VGG16作为基础架构,采用添加BN层、全连接层轻量化、以泰勒准则为评判标准的滤波器排序、删除卷积层低贡献率滤波器等复合剪枝技术,构建压缩网络。通过脉冲涡流检测伤损信号验证,本发明提供的方法无需进行特征提取,且相对于VGG16架构,准确率增加到99.1%,运行时间降到7%,可广泛用于无损检测领域。
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公开(公告)号:CN114494186B
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202210086112.8
申请日:2022-01-25
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林电力股份有限公司 , 南昌工程学院
Inventor: 刘赫 , 赵天成 , 杨瀛 , 司昌健 , 刘俊博 , 杨代勇 , 矫立新 , 李嘉帅 , 于群英 , 林海丹 , 张赛鹏 , 陈捷元 , 赵春明 , 许志浩 , 康兵 , 袁小翠
Abstract: 本发明公开了一种高压输变电线路电气设备的故障检测方法,包括:获取高压输变电线路电气设备的可见光图像、红外热图像和红外热图像温度值;构建目标分割unet模型,并通过目标分割unet模型从可见光图像中分割出电气设备,对分割出的电气设备进行目标区域轮廓提取;计算图像对的仿射变换矩阵;根据仿射变换矩阵,将可见光图像和红外热图像进行配准,使可见光图像中电气设备的轮廓变换到红外热图像中,以定位出红外热图像中电气设备的目标区域;根据红外热图像中电气设备的目标区域内温度值和不同电气设备过热检测标准,检测电气设备是否存在过热现象,从而解决了复杂环境下红外热图像目标区域分割不准确的问题。
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公开(公告)号:CN114494185A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202210085659.6
申请日:2022-01-25
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林电力股份有限公司 , 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑T多尺度特征融合的电气设备故障检测方法,包括:将RGB图像和对应的T图像构成RGB‑T图像;对多通道RGB‑T图像中的RGB图像和T图像分别进行不同尺度特征提取,并将不同尺度特征进行交叉融合,构建图像目标分割模型;根据损失函数,通过标签样本对图像目标分割模型的输出进行深度监督训练;将待检测RGB‑T图像输入训练后的图像目标分割模型中,分割识别出待检测电气设备;根据T图像的温度值和不同电气设备过热检测标准,检测电气设备是否存在过热现象。本发明通过构建的图像目标分割模型,充分挖掘RGB图像的颜色、纹理和红外热图像中的温度信息分割和识别出红外热图像中的电气设备,为在红外热图像中检测电气设备提供准确的数据源。
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