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公开(公告)号：CN116434759B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310380703.0
申请日：2023-04-11
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G10L17/20 , G10L17/02 , G10L17/04 , G10L19/02 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于SRS‑CL网络的说话人识别方法，属于说话人识别技术领域，包括步骤一：采集非约束场景下的带有高斯白噪声的说话人语音数据；步骤二：针对传统的Sup‑cl对比学习模型的不足，我们提出一种用于执行说话人识别任务的SRS‑CL模型；步骤三：使用步骤二中数据处理后得到的训练集对步骤二中构建的SRS‑CL模型进行训练；步骤四：将步骤二中数据处理后的测试集作为待识别说话人语音信号输入训练完成后的SRS‑CL模型，得到说话人识别结果。本发明采用小波变换和阈值去噪的方法对语音数据进行处理，将其转换为时频图，并通过对比学习网络进行语音信号的特征提取和训练，以提高网络在高噪声环境下的特征提取能力，并实
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公开(公告)号：CN118275838B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410707812.3
申请日：2024-06-03
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G01R31/12 , G06F30/27 , G01D21/02 , G08B31/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及安全检测技术领域，公开了一种基于神经网络的局部放电探测系统，通过将目标电缆划分为多段探测区，在每段探测区均安装超声波传感器，检测当前探测区是否存在局部放电信号，将超声波传感器检测到的超声波信号与探测区的环境数据进行采集；将超声波信号处理后获得超声波数据；再根据超声波数据计算获得局部放电指数，通过将局部放电指数与预设放电区间进行比较，根据比较结果判断当前探测区内局部放电的严重程度，根据严重程度生成相应的预警等级信号；随后根据环境数据与预设环境数据之间的差值情况，计算获得环境影响指数，将环境影响指数与预设环境阈值进行比较，根据判断结果对预警等级信号是否进行调整；最后，发送预警等级信号。
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公开(公告)号：CN118211130B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410624069.5
申请日：2024-05-20
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的变压器特高频局部放电缺陷数据增强方法，属于变压器特高频局部放电信号数据增强领域。具体包括特高频局部放电缺陷信号数据采集，归一化，小波软阈值去噪，数据清洗，时频图转换，数据集构建；并利用改进的深度可分离卷积结构SMixedConv构建数据增强模块DSWGAN‑GP，通过迭代训练提高模型的数据特征学习能力。实现对小样本且不平衡的数据集进行平衡和扩充优化。该模型具有更小的模型参数，通过引入混合卷积模式提高模型的特征模拟能力，能够在较小的训练次数内完成特征学习和收敛，具有较好的数据学习能力和更小的模型参数，具有实际工程应用价值。
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公开(公告)号：CN118194062A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311637130.1
申请日：2023-12-01
Applicant: 兰州交通大学 , 丝绸之路信息港(甘肃)研究院有限责任公司
IPC: G06F18/232 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06F18/22 , G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种基于图特征学习的子空间聚类方法，涉及数据聚类技术领域，包括：采集目标对象的多视图数据集；通过ETL工具使得多视图数据集的异构数据转换为统一目标数据格式；构建深度自编码器模型，并初始化网络，基于输入样本与重构输出样本误差最小化，构建自表达模块损失函数，并对深度自编码器模型进行训练，学习对象的低维空间特征表示；在对多视图数据集进行子空间聚类之前，验证聚类终端的网络通信状况，以决定接入运算节点的数量，合理分配运算节点，达到资源利用最大化，提高数据聚类效率；聚类终端用于结合深度自编码器模型和图特征学习对多视图数据集进行子空间聚类，得到多视图聚类结果，提高数据聚类精度和效率。
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公开(公告)号：CN117786466A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410203536.7
申请日：2024-02-23
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/22 , G06F18/213 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了基于智能频谱感知的信号盲识别方法，涉及电磁信号检测技术领域。通过获取时域周期T以内的变压器工作过程中的原始信号经带通滤波器，去工频且过滤频率小于#imgabs0#kHz的信号作为初始识别信号进行采样，获取采样信号的分布模型，计算采样信号的信号能量，根据采样信号的分布模型是否符合判定模型对局部放电信号是否存在进行判决，且当判定局部放电信号不存在时，将原始信号经带通滤波器，去工频，过滤频率大于#imgabs1#kHz的信号作为次级识别信号，大于#imgabs2#kHz的信号作为对比识别信号,分别提取次级识别信号及对比识别信号的识别特征向量，计算识别特征向量的相似度，根据相似度的计算结果对局部放电信号是否存在进行再次判定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116756633A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310710734.8
申请日：2023-06-15
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于监督对比学习的功放指纹特征识别方法，属于集成电路器件的指纹特征的提取与分析领域，利用改进的监督对比学习网络算法可以提高特征的可测性，使得该特征成为具有实用性的指纹特征，以解决功放指纹特征识别的问题。本发明推导了变功率正弦信号激励下的谐波幅度的表达式，得到了约束关系式和谐波特征表达式，采用改进的监督对比学习网络算法提取约束谐波特征并进行特征识别。
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公开(公告)号：CN118916760B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410987120.9
申请日：2024-07-23
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G01R31/12 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时频融合特征的特高频局放信号模式识别方法，属于局部放电模式识别技术领域，该方法融合了经过动态时间规整算法进行相似性对齐后的时域信息和经过小波散射提取的时移不变、多尺度频域特征，丰富了局放脉冲信号的特征表示。具体包括步骤一：采集变压器绝缘缺陷导致的局放信号；步骤二：对数据进行预处理，周期截取，数据归一化，去噪，脉冲信号提取，数据集构建；步骤三：使用动态时间规整算法对训练集进行相似性对齐增强；步骤四：构建小波散射特征提取网络，提取数据的频域特征并进行维度变换；步骤五：融合时频域特征信息，使用融合后的数据训练分类器，最后使用参数优化后的模型对局放类型进行模式识别。
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公开(公告)号：CN118444108A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410822761.9
申请日：2024-06-25
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种局部放电信号检测装置，包括防护箱、信号采集装置、支撑机构、连接组件和底板，防护箱内部固定安装有隔板，隔板上方设置有GIS放电信号检测仪，防护箱顶部的内侧设置有限位组件，隔板上设置有安装机构，信号采集装置包括屏蔽壳体，屏蔽壳体内部设置有微带贴片天线和对微带贴片天线进行安装的固定组件，底板顶部等角度开设有多个插接槽组，支撑垫板底部固定安装有与插接槽组相适配的插接杆组。本申请设置有支撑机构、插接杆组、插接槽组和弧形滑道，使整个装置能够在多个预设位置进行快速部署和支撑，实现对不同检测点的快速切换，完成对开关设备的全方位、多点位局部放电检测，极大地提高了检测的覆盖面和效率。
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公开(公告)号：CN118275838A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410707812.3
申请日：2024-06-03
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G01R31/12 , G06F30/27 , G01D21/02 , G08B31/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及安全检测技术领域，公开了一种基于神经网络的局部放电探测系统，通过将目标电缆划分为多段探测区，在每段探测区均安装超声波传感器，检测当前探测区是否存在局部放电信号，将超声波传感器检测到的超声波信号与探测区的环境数据进行采集；将超声波信号处理后获得超声波数据；再根据超声波数据计算获得局部放电指数，通过将局部放电指数与预设放电区间进行比较，根据比较结果判断当前探测区内局部放电的严重程度，根据严重程度生成相应的预警等级信号；随后根据环境数据与预设环境数据之间的差值情况，计算获得环境影响指数，将环境影响指数与预设环境阈值进行比较，根据判断结果对预警等级信号是否进行调整；最后，发送预警等级信号。
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公开(公告)号：CN116527462B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310604282.5
申请日：2023-05-25
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信道状态变化CSI值的无线定位方法，属于无线电定位领域，本发明从信道状态发生变化后测试点采集的CSI数据入手，通过信道均衡网络的均衡能力消除因信道状态发生变化后采集得到的CSI数据信息中的误差，所述信道均衡网络的均衡能力通过算法模型训练得到，为提升室内无线定位的准确性，将测试点原始采集的数据和测试点采集的数据经过信道均衡网络均衡后的数据进行合并增强处理，从而提取更加丰富的特征信息，本发明从传统方法未能关注到的信道状态变化入手，利用深度学习的模型学习能力优化丰富特征信息，从而能够有效提高最终定位的准确性。本发明在智慧大楼以及施工人员管理等方面具有重要的应用价值。
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