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公开(公告)号:CN116682458B
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202310687573.5
申请日:2023-06-12
Applicant: 南昌工程学院
Inventor: 李斌 , 王宗耀 , 何言 , 康兵 , 许志浩 , 丁贵立 , 刘文轩 , 章彧涵 , 高家通 , 蒋善旗 , 戴永熙 , 杨梓萌 , 徐一舟 , 李雨彤 , 何登旋 , 单惠敏
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开一种基于能量算子改进小波包的GIS局放声纹检测方法,选取小波包基函数对GIS声纹信号进行小波包分解、降噪,采用改进Teager能量算子小波包系数进行瞬时能量计算,得到瞬时能量序列,结合滑动窗口函数进行背景阈值判断,将能量异常点进行记录;而后结合峭度熵、模糊熵、瞬时能量以及能量异常点构建联合特征,使用RBF神经网络算法进行故障判定。本发明快速准确的发现GIS运行隐患。
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公开(公告)号:CN116682458A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310687573.5
申请日:2023-06-12
Applicant: 南昌工程学院
Inventor: 李斌 , 王宗耀 , 何言 , 康兵 , 许志浩 , 丁贵立 , 刘文轩 , 章彧涵 , 高家通 , 蒋善旗 , 戴永熙 , 杨梓萌 , 徐一舟 , 李雨彤 , 何登旋 , 单惠敏
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开一种基于能量算子改进小波包的GIS局放声纹检测方法,选取小波包基函数对GIS声纹信号进行小波包分解、降噪,采用改进Teager能量算子小波包系数进行瞬时能量计算,得到瞬时能量序列,结合滑动窗口函数进行背景阈值判断,将能量异常点进行记录;而后结合峭度熵、模糊熵、瞬时能量以及能量异常点构建联合特征,使用RBF神经网络算法进行故障判定。本发明快速准确的发现GIS运行隐患。
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公开(公告)号:CN116430188A
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310697668.5
申请日:2023-06-13
Applicant: 南昌工程学院
Inventor: 章彧涵 , 康兵 , 高家通 , 王宗耀 , 丁贵立 , 许志浩 , 刘文轩 , 李斌 , 戴永熙 , 李雨彤 , 何言 , 蒋善旗 , 何登旋 , 杨梓萌 , 徐一舟 , 单惠敏
IPC: G01R31/12 , G06N3/006 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于电力设备故障诊断技术领域,公开了一种基于改进白冠鸡优化算法的变压器故障声纹诊断方法,将变压器声音信号进行去噪,使用权重时移多尺度反向波动散布熵对分离出变压器本体声音信号计算时移尺度内的特征量并进行归一化,使用拉普拉斯得分选出最优特征维度,将核极限学习机的核函数参数和正则化因子以及权重时移多尺度反向波动散布熵的权重作为改进白冠鸡优化算法的初始种群位置进行寻优,对核极限学习机进行训练,得到变压器故障诊断模型,用于变压器的故障诊断。本发明解决了核极限学习机的超参和权重时移多尺度反向波动散布熵的权重难以准确选取的问题,能够实时准确的输出变压器内部的情况。
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公开(公告)号:CN116430188B
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310697668.5
申请日:2023-06-13
Applicant: 南昌工程学院
Inventor: 章彧涵 , 康兵 , 高家通 , 王宗耀 , 丁贵立 , 许志浩 , 刘文轩 , 李斌 , 戴永熙 , 李雨彤 , 何言 , 蒋善旗 , 何登旋 , 杨梓萌 , 徐一舟 , 单惠敏
IPC: G01R31/12 , G06N3/006 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于电力设备故障诊断技术领域,公开了一种基于改进白冠鸡优化算法的变压器故障声纹诊断方法,将变压器声音信号进行去噪,使用权重时移多尺度反向波动散布熵对分离出变压器本体声音信号计算时移尺度内的特征量并进行归一化,使用拉普拉斯得分选出最优特征维度,将核极限学习机的核函数参数和正则化因子以及权重时移多尺度反向波动散布熵的权重作为改进白冠鸡优化算法的初始种群位置进行寻优,对核极限学习机进行训练,得到变压器故障诊断模型,用于变压器的故障诊断。本发明解决了核极限学习机的超参和权重时移多尺度反向波动散布熵的权重难以准确选取的问题,能够实时准确的输出变压器内部的情况。
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公开(公告)号:CN116127858B
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310391836.8
申请日:2023-04-13
Applicant: 南昌工程学院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法及系统,该方法通过收集GIS设备的历史多维运行状态参量和实测的GIS设备的温升数据来构造初始样本数据集,对构造完成的初始样本数据集进行归一化处理;将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进沙猫算法的初始种群位置进行寻优,获取BP神经网络的最优阈值和最优权重;训练BP神经网络得到GIS设备温升预测模型,根据实时采集的多维运行状态参量用GIS设备温升预测模型进行GIS设备的温升预测。本发明采用改进沙猫算法优化的BP神经网络进行GIS设备的温升预测,能够实时准确的输出GIS设备内部的温升情况。
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公开(公告)号:CN116127858A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202310391836.8
申请日:2023-04-13
Applicant: 南昌工程学院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法及系统,该方法通过收集GIS设备的历史多维运行状态参量和实测的GIS设备的温升数据来构造初始样本数据集,对构造完成的初始样本数据集进行归一化处理;将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进沙猫算法的初始种群位置进行寻优,获取BP神经网络的最优阈值和最优权重;训练BP神经网络得到GIS设备温升预测模型,根据实时采集的多维运行状态参量用GIS设备温升预测模型进行GIS设备的温升预测。本发明采用改进沙猫算法优化的BP神经网络进行GIS设备的温升预测,能够实时准确的输出GIS设备内部的温升情况。
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公开(公告)号:CN115689070B
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202310000659.6
申请日:2023-01-03
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于帝王蝶算法优化BP神经网络模型的能源预测方法,该方法针对能源消费总量及其影响因素的数据建立BP神经网络模型;通过归一化函数将所有数据归一化消除量纲影响;并通过帝王蝶算法对确定BP神经网络模型的初始权重、初始阈值;将最终得到的初始权重、初始阈值代回BP神经网络模型对测试集的能源消费总量进行预测。本发明将帝王蝶算法应用到BP神经网络模型中,降低了单一BP神经网络模型预测的随机性,缩小了预测误差范围,也提高了BP神经网络模型的预测精度,其方法相对简单,预测效果更优。
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公开(公告)号:CN116705065A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310692879.X
申请日:2023-06-12
Applicant: 南昌工程学院
Inventor: 姚先哲 , 丁贵立 , 康兵 , 许志浩 , 王宗耀 , 刘文轩 , 章彧涵 , 李斌 , 高家通 , 蒋善旗 , 戴永熙 , 杨梓萌 , 徐一舟 , 李雨彤 , 何登旋 , 单惠敏
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑BHPSO的变电站声纹故障诊断方法,采集变电站声纹信号,并使用MFCC进行特征提取,得到特征数据集,将特征数据集分为训练集和测试集;构建基于LSTM网络的变电站声纹故障诊断模型;将MFCC提取的特征点数量、批处理样本数、网络层个数、隐含层与全连接层的个数作为粒子的位置使用BHPSO算法进行迭代寻优得到最优初始参数,将最优初始参数输入基于LSTM网络的变电站声纹故障诊断模型;使用训练好的基于LSTM网络的变电站声纹故障诊断模型进行变电站声纹故障诊断。本发明具有较好的处理效率,可以避免局部最优,有利于获得准确的故障诊断结果。
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公开(公告)号:CN115689070A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202310000659.6
申请日:2023-01-03
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于帝王蝶算法优化BP神经网络模型的能源预测方法,该方法针对能源消费总量及其影响因素的数据建立BP神经网络模型;通过归一化函数将所有数据归一化消除量纲影响;并通过帝王蝶算法对确定BP神经网络模型的初始权重、初始阈值;将最终得到的初始权重、初始阈值代回BP神经网络模型对测试集的能源消费总量进行预测。本发明将帝王蝶算法应用到BP神经网络模型中,降低了单一BP神经网络模型预测的随机性,缩小了预测误差范围,也提高了BP神经网络模型的预测精度,其方法相对简单,预测效果更优。
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公开(公告)号:CN115407157A
公开(公告)日:2022-11-29
申请号:CN202211347743.7
申请日:2022-10-31
Applicant: 南昌工程学院 , 江西派源科技有限公司
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明属于家用电器控制技术领域,涉及一种复杂多态电器负荷事件判别方法及装置,该方法获取原始电路的瞬时电流,并计算瞬时电流有效值;根据瞬时电流有效值计算电流波形变化率确定为负荷事件发生的时间节点;由负荷事件发生的时间节点提取一个周期或数个周期的稳态电流波形;经Savitzky‑Golay滤波和离散小波变换后,使用皮尔逊相关系数来计算负荷事件发生的时间节点前、后的经Savitzky‑Golay滤波和离散小波变换后的电流瞬时值的相关性,根据皮尔逊相关系数判别负荷事件是电器投切负荷事件还是多态电器工作模式转换负荷事件。本发明通过电流瞬时值的相关性实现了负荷事件类型判别。
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