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公开(公告)号：CN106771729A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611103370.3
申请日：2016-12-05
Applicant: 国网安徽省电力公司淮南供电公司 , 安徽理工大学
IPC: G01R31/00
CPC classification number: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种继电保护设备风险评估系统及方法，首先采用四相测温探头采集运行设备的温度数据，将所测温度数据送入PC端，利用距离判别分析算法，对所监测运行设备状态进行归类并作出有效预测。本发明构建了一个采集温度、在线预处理和设备运行状态检测的继电保护设备运行状态识别的框架，可以动态评价和预估待测继电保护设备的运行状态及危险性，为预防继电保护设备故障事故提供参考数据，能够提前避免经济损失。
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公开(公告)号：CN115825649A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211478552.4
申请日：2022-11-23
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电流磁致信号和参数优化变分模态分解的电缆故障点中点行波测距在线定位系统，包括感知层、传输层、平台层和应用层，所述结构包括电流磁致信号发送端、电流磁致信号接收端、人机交互端。主要元部件包括待检测的电力电缆、电流磁致信号提取传感器、模拟信号程控放大器、A/D转换器、微型处理器、4G通信模块、Web客户端服务器、数值计算服务器和客户显示终端。本发明涉及电力电缆故障测距技术领域。通过使用本发明，不需要停电，不影响正常生产，使用非接触型电流磁致信号提取传感器是在三相电缆的首端，中点，末端(主要使用中点数据计算，首端和末端为了防止噪声过大或其他因素干扰时进行辅助测量)测定电缆中的电流数据，在数值计算服务器中使用参数优化的变分模态分解来标定行波波头，运用所提出的中点行波法进行计算后获取故障点位置信息，并且可以进行人机交互。
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公开(公告)号：CN118980926A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411002296.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01R31/34 , G01R31/52 , G01R31/72 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机匝间短路故障诊断数字孪生系统，包括永磁同步电机数字孪生模型，以及信号采集层、信号处理层、故障诊断分类层；信号采集层从永磁同步电机数字孪生模型中采集三相定子电流信号数据并送入信号处理层；信号处理层对定子电流信号数据进行处理得到最优的故障特征数据送入所述故障诊断分类层；故障诊断分类层中采用训练好的BP‑Adaboost模型作处理最优的故障特征数据，得到匝间短路故障识别分类结果。本发明可实现对永磁同步电机匝间短路故障的有效诊断，具有诊断准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN118499076A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310069643.0
申请日：2023-02-07
Applicant: 安徽理工大学 , 淮北矿业(集团)有限责任公司
Abstract: 本发明公开了基于煤矿井下局扇的开关停送电自动监测报警系统，属于报警系统领域，涉及煤矿井通风技术，用于解决现有的煤矿井下的局扇功能单元的监测不够全面，监测存在局限性，出现监测资源浪费和报警不够精准的问题，一组局扇包括常电运行局扇组和备用运行局扇组；常电运行局扇组包括常电前级局扇和常电后级局扇；所述常电前级局扇配置有常电前级开关，所述常电后级局扇配置有常电后级开关；所述备用运行局扇组包括备用前级局扇和备用后级局扇；所述备用前级局扇配置有备用前级开关，所述备用后级局扇配置有备用后级开关，本发明能够提高煤矿井下局扇运行监测的全面性和准确性。
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公开(公告)号：CN118246292A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410476408.X
申请日：2024-04-19
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种提升电机转矩性能的多目标优化方法，属于电机优化技术领域。包括以下步骤：建立电机初始有限元模型；选取优化变量；根据天牛须与粒子群相结合的优化算法进行寻优；确定最佳转矩性能的电机结构参数；验证优化方法的有效性。本发明提通过解析法计算开关磁阻电机定子与转子在全对齐、半对齐、临界对齐以及不对齐这四个关键位置的磁化曲线，可快速准确建立结构参数与转矩的非线性数学模型；且在分析电机性能时非线性数学模型比有限元仿真软件更快速、更省时间成本。并且用天牛须寻优实现粒子群个体极值的比较过程，更新个体极值和全局最优解，提高了收敛速度，也防止粒子群算法过早陷入局部最优解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119337081A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411355220.6
申请日：2024-09-27
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F18/20 , G01R31/388 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/367 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N5/01 , G06N3/006 , G06F17/15 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及锂电池健康状态估算技术领域，提供了一种基于LAO‑XGBoost的锂电池SOH预测方法，包括：对电池实验数据进行分析，从恒流恒压充放电片段以及恒流放电片段提取出四组特征值，使用Spearman相关系数检验特征值与电池退化之间的关联性，选择出合适的特征量作为模型输入。选择智能算法AO算法作为XGBoost模型的参数寻优算法，解决由于参数选择不当导致模型精度低的问题，通过对AO算法进行改进提高AO算法的全局寻优能力和跳出局部最优能力，通过与AO‑XGBoost、XGBoost模型做了对比验证，结果表明LAO‑XGBoost的精确性和鲁棒性。本发明可以及时了解电池的失效时间，避免发生安全事故造成人员伤亡。
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公开(公告)号：CN117809020A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311632074.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的输电线路目标检测方法及设备，方法包括以下步骤：步骤S1、获取数据集；步骤S2、得到训练集和验证集；步骤S3、生成改进的YOLOv5网络模型；步骤S4、采用训练集、验证集对改进的YOLOv5网络模型进行训练；步骤S5、获取待检测图片，采用训练好的改进的YOLOv5网络模型从待检测图片中识别目标。设备包括处理器和存储器，存储器中程序指令运行时执行目标检测方法。本发明能提高输电线路目标识别精度和速度，并具有较小的体量。
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公开(公告)号：CN116291728A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310106988.9
申请日：2023-02-14
Applicant: 安徽理工大学 , 淮北矿业(集团)有限责任公司
Abstract: 本发明涉及煤矿风井技术领域，用于解决难以对煤矿风井的供电情况进行准确的监测预警，导致无法保证煤矿风井供电的可靠性，进而危及人身安全，并造成较严重的后果的问题，尤其公开了基于大数据的煤矿风井掉电监测预警系统，服务器，服务器通信连接有数据监测模块、掉电警报模块、设备监测模块、预警分析模块和显示终端；本发明，通过数据比较和公式计算的方式，实现了对煤矿风井进线电源的供电情况的明确判定分析以及掉电报警装置的自检分析，并通过文本显示以及语音播报的方式，实现了对供电异常情况的警报通知，并通过制定相适应的操作措施来做出及时的维修反馈，从而在保证了煤矿风井进线电源的稳定供电的同时，也保证了矿井作业安全。
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公开(公告)号：CN118300352A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410476409.4
申请日：2024-04-19
Applicant: 安徽理工大学
IPC: H02K16/00 , H02K1/14 , H02P25/098 , H02P23/30 , H02P23/00
Abstract: 本发明公开了一种线圈辅助励磁双定子电机及其联合控制方法，属于开关磁阻电机技术领域。其电机是由两套8/6极定/转子结构并立同轴组成，电枢绕组集中绕制在定子凸极齿上，双定子结构增大定子与转子凸极齿重叠区域面积，提升磁阻转矩输出；同时辅助线圈固定在两套定/转子结构之间，可长久励磁，快速调节气隙磁密，改变电机瞬时输出转矩。其控制方法中，电枢电流(ip)实施直接瞬时转矩控制，辅助线圈电流(if)实施单神经元自适应PID控制，两者的结合将实现电励磁转矩对磁阻转矩在线辨识补偿的联合控制。此方案可有效抑制电机转矩脉动，提升电机系统动态响应速度。
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公开(公告)号：CN118462625A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310046972.3
申请日：2023-01-31
Applicant: 安徽理工大学 , 淮北矿业(集团)有限责任公司
IPC: F04D27/00
Abstract: 本发明涉及煤矿主扇风机技术领域，用于解决当前煤矿主扇风机故障预警的方式中，难以准确的识别出煤矿生产中主扇风机运行中发生的各种故障，更无法对其发生的故障进行明确预警，无法保证主扇风机的稳定运行的问题，尤其公开了基于大数据的煤矿主扇风机故障预警系统，包括故障预排查单元、机械故障分析单元、线路故障分析单元、风道故障分析单元和综合分析单元；本发明通过数据分析和逐层叠加分析方式，分别从不同层面对煤矿主扇风机的故障状态进行了明确的预警分析，又采用文本字样描述预警的方式，从而在实现了对煤矿主扇风机的故障的准确且高效的预警分析的同时，也保证了主扇风机的正常运行。
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