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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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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：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：CN115691508A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211344134.6
申请日：2022-10-31
Applicant: 石家庄良村热电有限公司 , 国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及一种电力设备声音识别方法及系统。该方法包括获取运行状态中不同类型电力设备的声音信号；对所述声音信号进行预处理；根据预处理后的声音信号，基于音频信号特征提取方法，提取MFCC特征和GFCC特征；根据所述MFCC特征和所述GFCC特征，基于主成分分析方法，确定降维后的MFCC特征和降维后的GFCC特征；并将所述降维后的MFCC特征和所述降维后的GFCC特征进行组合，确定融合特征；采用训练好的SVM支持向量机对所述融合特征进行分类识别。本发明能够准确识别电厂高噪声环境中不同类型电力设备的运行声音。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115438698A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211065821.4
申请日：2022-09-01
Applicant: 国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的电力设备声音识别方法及系统，涉及声音识别分类技术领域，本方法包括：获取原始声音信号；根据原始声音信号进行短时傅里叶变换，得到频谱图；采用尺度不变特征变换方法对频谱图进行特征提取，得到特征向量；利用设备识别模型对特征向量进行识别，得到原始声音信号对应的设备名称；设备名称包括：磨煤机、引风机、供油泵、凝结水泵、连接轴和循环水泵；设备识别模型是基于支持向量机构建的。本发明加入了STFT+SIFT+SVM图像特征识别方法，将声音信号处理转为图像处理，将声音数据全部应用，避免了因声音数据利用不完整、特征表达不细致而导致的识别不准确，提高了电力设备声音识别分类的准确性。
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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：CN112903107B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN201911219192.4
申请日：2019-12-03
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提出了本发明提出了一种管道电缆检测机器人及检测系统，所述机器人包括：主结构板、两个主动轮支撑架、两个主动轮、四个长度可调的从动轮支撑架、四个从动轮，各个结构以三角支撑的方式设置，使用时，主动轮、从动轮均沿管道腔体的内壁转动，待检测电缆在并行设置的两个从动轮之间穿过，只需调节从动轮支撑架的长度和从动轮支撑架与主结构板的夹角使机器人的主动轮和从动轮与管道内部接触，即可实现检测机器人在不同形状内的管道内的运行，对异形管道进行检测。
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公开(公告)号：CN117934227A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410113999.4
申请日：2024-01-27
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q50/20 , G06Q10/0639 , G06F18/23213 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于校园融合数据的学生多维能力评估方法，涉及智能化测评技术领域，包括：从学校的多个部门中获取用于在校行为分析的学生在校期间的行为数据；对所述行为数据进行预处理，得到预处理数据；对所述预处理数据进行聚类处理，得到聚类结果，并将所述聚类结果细化成不同的类，并针对各类划分不同的标签类别；根据所述标签类别生成特定学生的多维能力评估报告；挖掘不同所述预处理数据对应的标签类别之间的关联规则，并根据所述关联规则和所述聚类结果进行能力评估和分析。本发明有利于学校管理老师及时了解学生状况，提高管理水平与效率，为学校提供更科学、精确的决策依据，推动教育管理水平的提升。
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