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公开(公告)号：CN119106338B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411595325.9
申请日：2024-11-11
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/006 , G01H17/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种变压器铁芯松动故障声纹诊断方法，包括如下步骤：利用小波变换将采集到的声纹时序数据转换成声纹特征图谱；建立基于熵权法的传感器动态响应数据融合算法，并根据声纹时序数据的相对重要程度对声纹特征图谱实时融合，得到小波动态融合声纹特征图谱；采用改进冠豪猪优化算法对改进的卷积神经网络进行优化并进行训练；将小波动态融合声纹特征图谱导入至训练后的改进卷积神经网络中进行特征提取与识别，得到最终诊断结果；本发明通过将随机游走策略和柯西变异算子分别引入冠豪猪算法的第一种防御策略和第二种防御策略，可增强算法搜索的周密性，消除局部最优解的消极影响。
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公开(公告)号：CN119249211A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411774478.X
申请日：2024-12-05
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了基于全频段多模态数据融合的配电变压器故障诊断方法，包括如下步骤：收集变压器的不同特征图；对收集的不同特征图进行特征提取并加权求和，得到多源融合特征向量；对多源融合特征向量进行数据预处理，数据预处理后再进行归一化处理；使用归一化处理后的多源融合特征训练改进概率神经网络；采用改进北极海鹦优化算法对训练好的改进概率神经网络的多项式阶数进行优化；采用优化后的改进概率神经网络进行变压器故障诊断；本发明采用改进北极海鹦优化算法通过模拟北极海鹦的觅食行为，有效结合全局搜索和局部搜索策略优化了改进概率神经网络的多项式阶数，提高了变压器数据融合诊断的准确率和概率神经网络的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117830199A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310400655.7
申请日：2023-04-14
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T17/20 , G06V10/26 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种图像和点云融合的轨道弹条扣件缺陷全面检测方法，其涉及机器视觉缺陷检测及大数据处理技术领域。该方法包括：获取包含弹条扣件的轨道三维点云和对应的RGB深度图像；从RGB深度图像中检测出外观缺陷扣件和外观正常扣件；根据RGB深度图像和三维点云之间的映射关系分割出外观正常扣件的三维点云，并从外观正常扣件的点云中分割出弹条三维点云数据和绝缘垫块三维点云数据；从弹条点云数据中提取弹条中部区域骨架点和最低点，计算最低点到绝缘垫块所在平面的距离，通过距离判断外观正常扣件的松、紧及正常状态。本发明通过将二维图像与三维点云的融合，可以快速全面检测扣件缺陷，还能够降低轨道检测硬件的成本，提高轨道维护效率。
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公开(公告)号：CN115100109B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210545365.7
申请日：2022-05-19
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种轨道弹条扣件的松紧状态检测方法，涉及机器视觉检测技术领域。其包括：获取弹条扣件的点云数据；将弹条扣件的点云数据转化为二值图像；并从二值化图像中提取出弹条扣件的二维骨架；及对弹条扣件二维骨架中的各个点作法线选取Z值，以确定出弹条扣件三维骨架；从三维骨架数据中找出多个特征点，并根据弹条扣件中心凹处最低点法向计算出弹条扣件的离缝高度，即弹条扣件松紧状态的评价指标。通过对不同铁路弹条扣件进行检测，利用基于三维点云的非接触式测量方法计算出每个扣件的离缝高度，从而能够自动快速地检测扣件的松紧状态，提高扣件缺陷检测的准确性和轨道维护效率。
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公开(公告)号：CN119511983A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411608504.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 南昌工程学院 , 华北电力大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本申请公开一种火电机组调频调峰性能优化方法、系统、设备及存储介质，涉及火力发电控制技术领域，方法包括获取火电机组的历史工况数据，基于历史工况数据构建目标预测模型，向目标预测模型输入实时工况数据，确定未来入炉煤量和煤粉流速的预测信号以及火电机组的负荷变化量，根据预测信号与对应的实际信号，确定入炉煤量信号与煤粉流速信号之间的延迟信息，基于延迟信息以补偿系统响应滞后时间差，根据负荷变化量，确定入炉煤量以及风量的调整值，基于调整值实时调节入炉煤量和风量；以及基于串级控制策略，实时调节锅炉的风粉流速与风粉温度，实现了对燃烧系统动态变化的快速响应，提高了火电机组在频繁负荷波动下的调节能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119380755A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411962793.5
申请日：2024-12-30
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G10L25/51 , G10L25/03 , G10L25/30 , G06F18/23213 , G06F18/2337 , G06N3/04 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于改进神经网络的变压器故障诊断方法，该方法针对传统变压器故障诊断存在的效率低下和诊断结果主观性强的问题，提出了一种基于改进算法的故障诊断技术。首先对变压器声纹数据进行预处理，通过模糊聚类C均值聚类算法进一步处理预处理后的声纹特征，对声纹特征进行标注并以此获取数据集。接着构建基于改进河马算法优化的神经网络模型，通过河马算法优化神经网络的参数，提高模型的搜索和收敛性能。本发明不仅提升了故障诊断的效率和准确性，还增强了模型的泛化能力，为变压器的维护和故障预防提供了有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN119249134A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411784302.2
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院 , 南昌科晨电力试验研究有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G01R31/327 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合声纹信号的开关放电检测方法及系统，方法包括：获取敞式开关的多源数据；对所述声振信号进行预处理，得到声振重构信号，并根据优化后的MCKD算法对所述声振重构信号进行特征提取，得到声振重构信号特征；构建CNN‑LSTM故障辨识模型，并引入注意力机制，将所述声振重构信号特征结合所述电压数据、所述电流数据和所述温度数据输入CNN‑LSTM故障辨识模型中进行特征分类，使用softmax激活函数根据分类后的特征得到故障类型。通过结合卷积神经网络和长短基记忆网络的各自特点，有效的提取声纹信号中存在的缺陷信息，达到对敞式开关状态的准确诊断。
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公开(公告)号：CN114494185B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210085659.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林电力股份有限公司 , 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑T多尺度特征融合的电气设备故障检测方法，包括：将RGB图像和对应的T图像构成RGB‑T图像；对多通道RGB‑T图像中的RGB图像和T图像分别进行不同尺度特征提取，并将不同尺度特征进行交叉融合，构建图像目标分割模型；根据损失函数，通过标签样本对图像目标分割模型的输出进行深度监督训练；将待检测RGB‑T图像输入训练后的图像目标分割模型中，分割识别出待检测电气设备；根据T图像的温度值和不同电气设备过热检测标准，检测电气设备是否存在过热现象。本发明通过构建的图像目标分割模型，充分挖掘RGB图像的颜色、纹理和红外热图像中的温度信息分割和识别出红外热图像中的电气设备，为在红外热图像中检测电气设备提供准确的数据源。
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公开(公告)号：CN111476767A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010255696.8
申请日：2020-04-02
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于异源图像融合的高铁扣件缺陷识别方法，属于机器视觉检测技术领域，包括以下步骤：S1、同步动态采集高铁扣件区域的二维灰度图像G(x,y)和轨道的二维深度图像D(x,y)；S2、对二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)配准，使二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)准确对应场景中相同位置；S3、对配准后的扣件区域的二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像D(x,y)分别进行特征提取；S4、基于度量学习对二维灰度图像G(x,y)和二维深度图像提取的特征分别进行特征映射，并将映射后的特征进行融合；S5、将融合后的特征输入SVM分类器，实现对扣件的分类。本发明提高了扣件的缺陷检测率，使缺陷扣件的漏检率更低，实用性强，值得推广。
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公开(公告)号：CN118971039B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411451935.1
申请日：2024-10-17
Applicant: 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 华北电力大学 , 南昌工程学院
Abstract: 本申请公开了一种火电机组一次调频裕量预估方法、系统、设备及存储介质，属于火电厂热工控制技术领域，方法包括获取火电机组一次调频的运行数据，基于运行数据确定火电机组的时域数据组，基于时域数据组得到初始参数信息；对初始参数信息优化得到关键参数信息；搭建DEH系统与汽轮机模型结合的初始机理模型、以及嵌入至初始机理模型的深度学习模型，向深度学习模型输入关键参数及阀门开度信息得到优化控制信号，基于优化控制信号对初始机理模型优化得到一次调频裕量预估模型；向一次调频裕量预估模型输入频差及功率给定值，确定火电机组一次调频达到的裕量数据，方法可以有效捕捉到非线性和时变特性，一次调频裕量预测精确性更高。
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