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公开(公告)号：CN112049787B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201911021827.X
申请日：2019-10-25
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司 , 国家电力投资集团有限公司
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明提出了一种非接触式水泵故障检测方法及系统。本发明的检测方法，首先采集L种类型的水泵分别在N种不同工作状态下工作的声音，得到L×N个声音；对L×N个声音进行预处理，并划分为第一样本集和第二样本集；根据所述第一样本集和第二样本集建立并训练特征向量组；获取待检测的水泵的类型参数和声音信号；根据类型参数和声音信号查找并比对训练后的特征向量组，确定待检测的水泵的工作状态。本发明基于声音特征，建立并训练生成训练后的特征向量组，通过采集待检测的水泵的声音信号，与特征向量组进行比对，得出水泵的运行工作状态(当前运行状况、运行下的转速、功率以及可能的故障类型)，实现对水泵的工作状态检测和故障诊断。
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公开(公告)号：CN112049787A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201911021827.X
申请日：2019-10-25
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司 , 国家电力投资集团有限公司
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明提出了一种非接触式水泵故障检测方法及系统。本发明的检测方法，首先采集L种类型的水泵分别在N种不同工作状态下工作的声音，得到L×N个声音；对L×N个声音进行预处理，并划分为第一样本集和第二样本集；根据所述第一样本集和第二样本集建立并训练特征向量组；获取待检测的水泵的类型参数和声音信号；根据类型参数和声音信号查找并比对训练后的特征向量组，确定待检测的水泵的工作状态。本发明基于声音特征，建立并训练生成训练后的特征向量组，通过采集待检测的水泵的声音信号，与特征向量组进行比对，得出水泵的运行工作状态(当前运行状况、运行下的转速、功率以及可能的故障类型)，实现对水泵的工作状态检测和故障诊断。
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公开(公告)号：CN112052551A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201911021826.5
申请日：2019-10-25
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国家电力投资集团有限公司 , 国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提出了一种风机喘振运行故障识别方法及系统。所述识别方法包括：首先，获取风机设备在工作过程中的现场设备声信号；并对现场设备声信号进行预处理，获得现场设备声信号的二维时频数据；然后，采用CNN网络对所述二维时频数据进行识别，获得第一识别结果；采用LSTM网络对所述二维时频数据进行识别，获得第二识别结果；最后，基于D‑S证据理论，对第一识别结果和所述第二识别结果进行信息融合，获得风机喘振运行故障的识别结果。本发明利用现场设备声信号进行风机喘振故障诊断，无需在风机上安装传感器，采用卷积神经网络和长短时记忆网络对喘振声信号特征进行故障发生概率诊断，并使用D‑S证据理论进行决策层两个结果的融合诊断，提高诊断的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112052551B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911021826.5
申请日：2019-10-25
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国家电力投资集团有限公司 , 国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司
IPC: G06F30/20 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , F04D27/00
Abstract: 本发明提出了一种风机喘振运行故障识别方法及系统。所述识别方法包括：首先，获取风机设备在工作过程中的现场设备声信号；并对现场设备声信号进行预处理，获得现场设备声信号的二维时频数据；然后，采用CNN网络对所述二维时频数据进行识别，获得第一识别结果；采用LSTM网络对所述二维时频数据进行识别，获得第二识别结果；最后，基于D‑S证据理论，对第一识别结果和所述第二识别结果进行信息融合，获得风机喘振运行故障的识别结果。本发明利用现场设备声信号进行风机喘振故障诊断，无需在风机上安装传感器，采用卷积神经网络和长短时记忆网络对喘振声信号特征进行故障发生概率诊断，并使用D‑S证据理论进行决策层两个结果的融合诊断，提高诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN112052712A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201911081060.X
申请日：2019-11-07
Applicant: 国家电力投资集团有限公司 , 石家庄良村热电有限公司 , 国家电投集团东方新能源股份有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提出了一种电力设备状态监测与故障识别方法及系统。本发明的方法，基于噪声抵消法对声源信号进行采集，降低对环境的敏感度，能够提高声音信号处理的精度。通过判断现场信号的每一点频谱值是否均在正常样本信号的每一点的类中心频谱值的置信度内，对电力设备进行预监测，对电力设备的现场信号进行筛选，筛选出需要进行故障识别的少量现场故障信号，有利于实现实时监测，提高算法处理速度，提高了电力设备故障检测的安全性、效率及准确性，并无需一一对应的设置传感器，降低了电力设备故障检测的成本。
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公开(公告)号：CN112052712B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201911081060.X
申请日：2019-11-07
Applicant: 国家电力投资集团有限公司 , 石家庄良村热电有限公司 , 国家电投集团东方新能源股份有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提出了一种电力设备状态监测与故障识别方法及系统。本发明的方法，基于噪声抵消法对声源信号进行采集，降低对环境的敏感度，能够提高声音信号处理的精度。通过判断现场信号的每一点频谱值是否均在正常样本信号的每一点的类中心频谱值的置信度内，对电力设备进行预监测，对电力设备的现场信号进行筛选，筛选出需要进行故障识别的少量现场故障信号，有利于实现实时监测，提高算法处理速度，提高了电力设备故障检测的安全性、效率及准确性，并无需一一对应的设置传感器，降低了电力设备故障检测的成本。
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公开(公告)号：CN112055277A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910948378.7
申请日：2019-10-08
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种基于骨传导的无线电子听针及其信号传输方法。所述基于骨传导的无线电子听针将伸缩式听针采集到的振动信号通过听针盒中的驻极体拾音器进行转换并传递到听针单片机内，通过听针蓝牙模块传输到骨传导式蓝牙耳机中，通过骨传引擎进行播放。由于本发明听针装置与骨传导式蓝牙耳机之间采用无线连接形式，扩大了工作人员的活动范围，同时采用伸缩式听针结构，便于工作人员根据不同的需要灵活调整听针的总长度，增强使用听针设备的灵活性，在一定程度上保障了工作人员的安全。并且本发明骨传导式蓝牙耳机采用骨传引擎为工作人员播放声信号，减少了对人耳的伤害，防止工作人员的鼓膜受损，提高了使用安全性。
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公开(公告)号：CN112055277B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910948378.7
申请日：2019-10-08
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种基于骨传导的无线电子听针及其信号传输方法。所述基于骨传导的无线电子听针将伸缩式听针采集到的振动信号通过听针盒中的驻极体拾音器进行转换并传递到听针单片机内，通过听针蓝牙模块传输到骨传导式蓝牙耳机中，通过骨传引擎进行播放。由于本发明听针装置与骨传导式蓝牙耳机之间采用无线连接形式，扩大了工作人员的活动范围，同时采用伸缩式听针结构，便于工作人员根据不同的需要灵活调整听针的总长度，增强使用听针设备的灵活性，在一定程度上保障了工作人员的安全。并且本发明骨传导式蓝牙耳机采用骨传引擎为工作人员播放声信号，减少了对人耳的伤害，防止工作人员的鼓膜受损，提高了使用安全性。
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