-
公开(公告)号：CN117166500A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310765635.X
申请日：2023-06-27
Applicant: 北京市南水北调团城湖管理处 , 北京京水建设集团有限公司 , 北京金河水务建设集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种模块化钢围堰，包括钢板、支撑桁架、卡接架、卡接件，本发明还提供了模块化钢围堰专用施工装置，包括连接头、钢绳一、吊装框、牵引组件、平衡调节组件、钢绳二和连接钩。本发明提供的钢围堰对接方便，其卡接架上端的开口结构的设计减小卡接件初步插入到卡接架内部的难度，缩短了对准的时间，本发明提供的施工装置采用“一静一动”的设计理念来调整拼接后钢围堰的平衡情况，通过悬挂牵引的方式将拼装后的钢围堰的右端定点吊装，将检测、调节平衡的组件放置在拼装后的钢围堰的左端上方，在钢围堰未处于水平状态时，只需通过对左侧的钢绳一的收与放即可调整钢围堰的左端高度，直至达到水平状态即可断电停止作业。
-
公开(公告)号：CN117076887A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311081250.8
申请日：2023-08-25
Applicant: 北京工业大学 , 北京市南水北调团城湖管理处
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G01M13/00
Abstract: 本申请涉及一种泵站机组运行状态预测和健康评估方法及系统，对泵站机组运行数据进行处理得到自变量数据；基于双向LSTM神经网络，建立预测模型；应用自变量数据对预测模型进行训练和测试；应用预测模型对未来泵站运行状态变化趋势进行预测；对泵站机组运行数据进行灰色关联分析，得到机组健康评估客观权重矩阵；基于模型预测得到未来多时刻泵站运行状态的结果进行劣化度计算得到劣化度矩阵；基于劣化度进行高斯隶属度分析得到隶属度权重矩阵；基于机组健康评估客观权重矩阵和隶属度权重矩阵得到机组健康状态评判向量，根据机组健康状态评判向量进行评估得到机组健康状态。实现了对泵站机组未来多时刻机组状态预测，且对健康状态进行评估。
-
公开(公告)号：CN119128725A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411245705.X
申请日：2024-09-06
Applicant: 北京市水科学技术研究院 , 北京市南水北调团城湖管理处
IPC: G06F18/2431 , G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种知识数据双驱动的调水泵站机组健康评价方法，第一部分包括：确定调水泵站机组健康的多个评价准则，对调水泵站机组结构进行层次结构划分；基于知识图谱，构建具有不同健康指标的调水泵站机组关系拓扑图；采用三标度层次分析法，获取每个健康指标的权重；第二部分包括：基于知识图谱获取目标调水泵站的机组健康指标集，在预处理后进行评分，获得每个指标数据的得分；根据每个指标数据的得分，结合对应的权重，获得目标调水泵站的最终机组健康评价结果。该方法采用知识图谱和网络层次分析相结合的方式对不同工况条件下的泵站机组进行健康评价，完善评价指标体系，并考虑指标间的相互影响关系，能够全面、准确的做出评价。
-
公开(公告)号：CN118535888A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410015081.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 北京工业大学 , 北京市南水北调团城湖管理处 , 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及一种泵站水位预测方法及装置，预测方法包括以下步骤：采集泵站水位数据，对水位数据进行数据预处理，得到原始数据集；基于原始数据集根据改进的生成对抗网络生成新样本数据，并将新样本数据补充到原始数据集中，得到扩充数据集；基于图神经网络的特征提取方法对扩充数据集进行特征提取，得到输入数据；基于异步并行的高阶神经网络分类模型，根据输入数据，构建预测模型，以预测泵站水位；本申请能够对大规模、多维度的泵站数据实现高效的处理和分析，有效解决数据量大、复杂度高的问题，提高预测精度以及模型应用范围，从而能够准确预测泵站水位，以提高管理效率和预防可能的水资源危机。
-
公开(公告)号：CN116486388A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310437259.1
申请日：2023-04-21
Applicant: 北京市南水北调团城湖管理处 , 北京工业大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/62 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出一种断路器状态的双因子校验方法和系统。其中，方法包括：首先是设计目标提取模块精准识别断路器手车上的文字标识目标框用以判别手车车窗中的断路器状态，利用文字检测的方式检测监控视频中断路器手车上的文字，对网络的精准识别能力、与目标框贴合程度提出了更高要求；其次设计多输入的神经网络对于指示灯图像和手车车窗图像两个输入进行识别比较。本发明具有检测更加精准、贴合，有效解决了人工巡查方法易受主观因素影响、现有文字检测网络的方法精准性、贴合程度不足的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116147805B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310428033.5
申请日：2023-04-20
Applicant: 北京工业大学 , 北京市南水北调团城湖管理处
Abstract: 本发明提出一种用于泵站填料函温度监测的冗余监测方法和系统。方法包括：在每路测量通道采用预定义测量机制的温度传感器；基于当前时刻之前的历史测量值，计算当前时刻测量通道的监测值；根据每路测量通道当前时刻之前的历史监测值的序列，计算当前时刻测量通道的测量异常值判断的阈值；如果当前时刻测量通道的监测值与历史监测值的序列的均值的差值的绝对值大于阈值，则舍弃测量通道的监测值，得到正确测量通道的监测值；对正确监测通道的监测值加权求平均值，求得当前时刻的填料函温度的最终监测值。本发明提出的方案，通过各测量通道的监测值和异常值判断阈值相结合，完成在动态变化的检测对象的异常值检测，进而提出工作异常的传感器通道。
-
公开(公告)号：CN116205375A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310412702.X
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京市南水北调团城湖管理处
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种泵站机组运行状态预测方法和系统。方法包括：采集机组运行状态预测的自变量数据和运行状态实测数据，删除自变量数据中的无效数据并进行数据预处理，得到数据预处理后的自变量数据；基于双向LSTM神经网络，建立机组运行状态预测模型；应用数据预处理后的自变量数据和运行状态实测数据对机组运行状态预测模型进行训练和测试；应用训练好的机组运行状态预测模型对泵站机组实时运行状态的变化趋势进行预测。本发明提出的方案，充分考虑了异常值引入的性能影响，设计了缺失标注和多点位融合的数据处理方法，有效地减少了网络的训练计算参数；其次，实现了多步时长的多元数据预处理，使得其在不同场景下的使用方面降低了难度。
-
公开(公告)号：CN118332807A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410493527.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 北京工业大学 , 北京市南水北调团城湖管理处
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F17/12 , G06F18/22 , G06F111/10
Abstract: 本发明提出一种基于特征的泵站机组特性工作点匹配曲线方法和系统。其中，方法包括：选取二次函数作为泵站机组特性的数学描述曲线；根据数学描述曲线的顶点的横坐标、纵坐标和二次项系数构造泵站机组特性的历史拟合曲线；基于历史数据点，求解历史拟合曲线的参数；当发现实际工作点与历史特性曲线存在偏差时，基于当前实际运行的工作点频率和流量，固定历史拟合曲线的走向，更新历史拟合曲线的剩余几何特征参数，得到工作点匹配曲线并转化为二次函数的形式，得到匹配更新的数学描述曲线；根据调度水量需求的流量，匹配更新的数学描述曲线的参数，得到泵站机组的频率。本发明直接利用当前时刻的泵站运行数据，使特性曲线与实际工作点匹配。
-
公开(公告)号：CN116205375B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310412702.X
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京市南水北调团城湖管理处
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种泵站机组运行状态预测方法和系统。方法包括：采集机组运行状态预测的自变量数据和运行状态实测数据，删除自变量数据中的无效数据并进行数据预处理，得到数据预处理后的自变量数据；基于双向LSTM神经网络，建立机组运行状态预测模型；应用数据预处理后的自变量数据和运行状态实测数据对机组运行状态预测模型进行训练和测试；应用训练好的机组运行状态预测模型对泵站机组实时运行状态的变化趋势进行预测。本发明提出的方案，充分考虑了异常值引入的性能影响，设计了缺失标注和多点位融合的数据处理方法，有效地减少了网络的训练计算参数；其次，实现了多步时长的多元数据预处理，使得其在不同场景下的使用方面降低了难度。
-
公开(公告)号：CN116147805A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310428033.5
申请日：2023-04-20
Applicant: 北京工业大学 , 北京市南水北调团城湖管理处
Abstract: 本发明提出一种用于泵站填料函温度监测的冗余监测方法和系统。方法包括：在每路测量通道采用预定义测量机制的温度传感器；基于当前时刻之前的历史测量值，计算当前时刻测量通道的监测值；根据每路测量通道当前时刻之前的历史监测值的序列，计算当前时刻测量通道的测量异常值判断的阈值；如果当前时刻测量通道的监测值与历史监测值的序列的均值的差值的绝对值大于阈值，则舍弃测量通道的监测值，得到正确测量通道的监测值；对正确监测通道的监测值加权求平均值，求得当前时刻的填料函温度的最终监测值。本发明提出的方案，通过各测量通道的监测值和异常值判断阈值相结合，完成在动态变化的检测对象的异常值检测，进而提出工作异常的传感器通道。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.025 seconds)
