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公开(公告)号：CN113742903B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110956069.1
申请日：2021-08-19
Applicant: 安徽科技学院
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生技术的永磁同步电动机故障检测和识别方法，包括如下步骤：根据健康运行状态下内置式永磁同步电动机的机电参数，构建与所述内置式永磁同步电动机物理实体结构相同的数字孪生体；计算并输出所述数字孪生体转矩角δh；测量并输出实际运行状态下内置式永磁同步电动机物理实体的转矩角δ；根据所述数字孪生体转矩角δh与物理实体的转矩角δ的大小关系，判断实际运行状态下内置式永磁同步电动机物理实体是否发生故障。该方法无需破坏或附加硬件结构即可以检测和识别电机匝间短路故障和退磁故障，更加方便实用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114781608A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210410802.4
申请日：2022-04-19
Applicant: 安徽科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的煤矿供电系统故障预警方法包括以下步骤：获取供电网络各个节点正常和故障情况下的电量数据；构建脉冲神经网络，所述脉冲神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；基于获取的电量数据对脉冲神经网络进行训练，得到训练后的脉冲神经网络；通过训练后的脉冲神将网络构建供电网络的数字孪生模型；通过数字孪生模型对供电系统故障进行预警。通过采集实际煤矿供电网络节点上的正常运行和故障情况下的电量数据，将其送入多个脉冲神经网络，根据提出的公式训练输出神经元和隐藏神经元进而构建煤矿供电网络的数字孪生模型，基于该模型实现对煤矿供电系统故障的实时预警。
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公开(公告)号：CN113742903A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110956069.1
申请日：2021-08-19
Applicant: 安徽科技学院
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生技术的永磁同步电动机故障检测和识别方法，包括如下步骤：根据健康运行状态下内置式永磁同步电动机的机电参数，构建与所述内置式永磁同步电动机物理实体结构相同的数字孪生体；计算并输出所述数字孪生体转矩角δh；测量并输出实际运行状态下内置式永磁同步电动机物理实体的转矩角δ；根据所述数字孪生体转矩角δh与物理实体的转矩角δ的大小关系，判断实际运行状态下内置式永磁同步电动机物理实体是否发生故障。该方法无需破坏或附加硬件结构即可以检测和识别电机匝间短路故障和退磁故障，更加方便实用。
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公开(公告)号：CN114781608B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210410802.4
申请日：2022-04-19
Applicant: 安徽科技学院
IPC: G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的煤矿供电系统故障预警方法包括以下步骤：获取供电网络各个节点正常和故障情况下的电量数据；构建脉冲神经网络，所述脉冲神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；基于获取的电量数据对脉冲神经网络进行训练，得到训练后的脉冲神经网络；通过训练后的脉冲神将网络构建供电网络的数字孪生模型；通过数字孪生模型对供电系统故障进行预警。通过采集实际煤矿供电网络节点上的正常运行和故障情况下的电量数据，将其送入多个脉冲神经网络，根据提出的公式训练输出神经元和隐藏神经元进而构建煤矿供电网络的数字孪生模型，基于该模型实现对煤矿供电系统故障的实时预警。
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公开(公告)号：CN113489459B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110845731.6
申请日：2021-07-26
Applicant: 安徽科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的光伏发电组件故障检测和识别方法，包括：检测并输出待检测光伏发电组件物理实体中的特征量y(t)；光伏发电组件包括太阳电池组件和DC‑DC变换器；构建与待检测光伏发电组件物理实体结构相同的数字孪生体，计算并输出数字孪生体中，光伏发电组件的测量特征量z(t)；根据特征量y(t)，以及测量特征量z(t)，计算并输出残差向量γ(t)；根据残差向量γ(t)，输出检测结果；当检测结果存在故障时，根据残差向量γ(t)，以及故障特征值fi，计算并输出L2内积；故障特征值fi由残差向量γ(t)和残差向量γ(t)的2‑范数||γ(t)||2计算得到；根据L2内积，输出故障类型。该方法可以检测光伏发电组件是否产生故障，并且识别出所产生的故障类型。可靠性高，实用性强。
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公开(公告)号：CN113489459A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110845731.6
申请日：2021-07-26
Applicant: 安徽科技学院
IPC: H02S50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的光伏发电组件故障检测和识别方法，包括：检测并输出待检测光伏发电组件物理实体中的特征量y(t)；光伏发电组件包括太阳电池组件和DC‑DC变换器；构建与待检测光伏发电组件物理实体结构相同的数字孪生体，计算并输出数字孪生体中，光伏发电组件的测量特征量z(t)；根据特征量y(t)，以及测量特征量z(t)，计算并输出残差向量γ(t)；根据残差向量γ(t)，输出检测结果；当检测结果存在故障时，根据残差向量γ(t)，以及故障特征值fi，计算并输出L2内积；故障特征值fi由残差向量γ(t)和残差向量γ(t)的2‑范数||γ(t)||2计算得到；根据L2内积，输出故障类型。该方法可以检测光伏发电组件是否产生故障，并且识别出所产生的故障类型。可靠性高，实用性强。
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