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公开(公告)号:CN119556128B
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202510117873.9
申请日:2025-01-24
Applicant: 山东大学
IPC: G01R31/327 , G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G01M13/00 , G06F123/02
Abstract: 一种基于轻量化YOLO11的有载分接开关故障诊断方法,用于解决传统有载分接开关机械故障诊断效率低的问题。包括以下步骤:通过连续小波变换CWT将电机启动阶段和切换开关动作阶段的振动信号转换为高分辨率的时频图像,以全面反映信号的时间和频率特性;采用StarNet替代YOLO模型主干网络,通过星型运算在保持网络紧凑性的同时增强特征提取能力;设计高效联合卷积检测头EJCD,通过分组归一化和卷积参数共享实现模型轻量化和多尺度目标检测。本发明通过结合连续小波变换的时频图像表征能力与深度学习的高效目标检测框架,不仅克服了传统方法在非平稳信号处理中的局限性,还显著提升了诊断效率和模型性能。
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公开(公告)号:CN119556128A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202510117873.9
申请日:2025-01-24
Applicant: 山东大学
IPC: G01R31/327 , G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G01M13/00 , G06F123/02
Abstract: 一种基于轻量化YOLO11的有载分接开关故障诊断方法,用于解决传统有载分接开关机械故障诊断效率低的问题。包括以下步骤:通过连续小波变换CWT将电机启动阶段和切换开关动作阶段的振动信号转换为高分辨率的时频图像,以全面反映信号的时间和频率特性;采用StarNet替代YOLO模型主干网络,通过星型运算在保持网络紧凑性的同时增强特征提取能力;设计高效联合卷积检测头EJCD,通过分组归一化和卷积参数共享实现模型轻量化和多尺度目标检测。本发明通过结合连续小波变换的时频图像表征能力与深度学习的高效目标检测框架,不仅克服了传统方法在非平稳信号处理中的局限性,还显著提升了诊断效率和模型性能。
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公开(公告)号:CN119538075A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202510107477.8
申请日:2025-01-23
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F17/14
Abstract: 一种基于多特征融合的有载分接开关故障诊断方法,涉及有载分接开关故障诊断技术领域,用于解决现有的振动信号分析方法通常侧重于单一特征的提取,无法全面捕捉信号中的复杂信息的问题。包括数据采集、特征提取和故障诊断。本发明结合了互补集合经验模态分解CEEMD、品质因数可调小波变换QFAT和短时傅里叶变换STFT的先进特征提取技术,全面提取振动信号中的故障信息。通过优化OOSVM分类器的核心参数,并结合捕食类动物优化算法提升算法的全局搜索能力和局部精细搜索能力,进一步提高故障诊断的准确性、鲁棒性和时效性,实现了电力设备故障诊断对高精度、实时性和适应性的需求。
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