公开(公告)号：CN103336243A

公开(公告)日：2013-10-02

申请号：CN201310273548.9

申请日：2013-07-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 梅军 ,  郑建勇 ,  梅飞 ,  张思宇 ,  王逸萍

IPC: G01R31/327

Abstract: 本发明涉及基于分合闸线圈电流信号的断路器故障诊断方法，方法为：（1）采集原始故障数据集，对采集到的数据进行归一化处理；（2）利用粒子群算法（PSO）与模糊核C-均值聚类（KFCM）相结合的算法P-KFCM，对数据集进行分类，得到原始故障样本隶属度矩阵，根据隶属度将数据集分为C类；（3）通过聚类有效性指标MPC对聚类数C进行校核，以MPC最大值所对应的聚类数C作为最佳聚类数。（4）将最优分类中每两类的数据样本建立一个SVM预测训练器，得到C×(C-1)/2个SVM训练模型。（5）将采集到的测试样本分别输入SVM训练器，得到初步测试结果。（6）综合所有的测试结果，得到最终的故障诊断结论。利用本发明可以提高故障分类的准确性，实现断路器故障类型的在线自检测。

公开(公告)号：CN102901622A

公开(公告)日：2013-01-30

申请号：CN201210328794.5

申请日：2012-09-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 梅军 ,  郑建勇 ,  梅飞 ,  杨赛男 ,  吉宇 ,  张思宇 ,  王逸萍

IPC: G01M13/00

Abstract: 基于三相位移信号的真空断路器机械参数在线监测方法，通过小波分析和Hilbert变换进行真空断路器机械参数在线监测，针对真空断路器三相位移信号的特点，首先通过小波消噪消除干扰因素，然后利用小波分解与重构凸显出位移特征量，最后通过Hilbert变换提取信号包络，检测特征量，得到断路器分合闸过程的各项机械参数。本发明能够在不增加额外采集信号通道的情况下，对断路器在线监测系统所采集的位移信号实时进行分析处理，得到断路器分合闸过程的各项机械参数，相对简单实用，提高了三相测量精度，其有效性和稳定性已通过实验的证明，并在实际工程应用中取得了较好的效果。

公开(公告)号：CN102901622B

公开(公告)日：2014-12-24

申请号：CN201210328794.5

申请日：2012-09-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 梅军 ,  郑建勇 ,  梅飞 ,  杨赛男 ,  吉宇 ,  张思宇 ,  王逸萍

IPC: G01M13/00

Abstract: 基于三相位移信号的真空断路器机械参数在线监测方法，通过小波分析和Hilbert变换进行真空断路器机械参数在线监测，针对真空断路器三相位移信号的特点，首先通过小波消噪消除干扰因素，然后利用小波分解与重构凸显出位移特征量，最后通过Hilbert变换提取信号包络，检测特征量，得到断路器分合闸过程的各项机械参数。本发明能够在不增加额外采集信号通道的情况下，对断路器在线监测系统所采集的位移信号实时进行分析处理，得到断路器分合闸过程的各项机械参数，相对简单实用，提高了三相测量精度，其有效性和稳定性已通过实验的证明，并在实际工程应用中取得了较好的效果。

公开(公告)号：CN114724861A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210402555.3

申请日：2022-04-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 袁晨晨 ,  刘睿 ,  张宸 ,  林凯贤 ,  徐绍康 ,  张思宇 ,  蔡少泽 ,  吕杨洋

IPC: H01G11/30 ,  H01G11/24 ,  H01G11/86 ,  C22C19/03 ,  C22C1/03 ,  B22D11/06

Abstract: 本发明公开了一种制备柔性三明治型非晶合金复合电极的方法。属于材料制备技术领域，该电极材料分子式为M76Nb6B18；该材料以原始非晶合金为芯部基体，外部两层为活性物质包覆的三维网状结构，经过脱合金‑自然氧化法制备得到，具体步骤：首先经电弧熔炼和单辊快淬法得到非晶条带作为电极材料，选取一定长度的条带置于装有浓度为0.05‑1M的HF腐蚀液中，室温下自由脱合金1‑24小时后经去离子水和无水乙醇清洗后放入高真空干燥箱中干燥保存2‑4小时，得到柔性三明治型非晶合金复合电极。该制备工艺操作简单、耗时短、成本低、效率高，且实用性能好，该脱合金制备夹层电极的思路在储能器件领域有着广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN103336243B

公开(公告)日：2016-02-10

申请号：CN201310273548.9

申请日：2013-07-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 梅军 ,  郑建勇 ,  梅飞 ,  张思宇 ,  王逸萍

IPC: G01R31/327

Abstract: 本发明涉及基于分合闸线圈电流信号的断路器故障诊断方法，方法为：（1）采集原始故障数据集，对采集到的数据进行归一化处理；（2）利用粒子群算法（PSO）与模糊核C-均值聚类（KFCM）相结合的算法P-KFCM，对数据集进行分类，得到原始故障样本隶属度矩阵，根据隶属度将数据集分为C类；（3）通过聚类有效性指标MPC对聚类数C进行校核，以MPC最大值所对应的聚类数C作为最佳聚类数；（4）将最优分类中每两类的数据样本建立一个SVM预测训练器，得到C×(C-1)/2个SVM训练模型；（5）将采集到的测试样本分别输入SVM训练器，得到初步测试结果；（6）综合所有的测试结果，得到最终的故障诊断结论。利用本发明可以提高故障分类的准确性，实现断路器故障类型的在线自检测。