基于CEEMDAN-SP-CNN的海上风电机组故障诊断方法

    公开(公告)号:CN118296515B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410725243.5

    申请日:2024-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于CEEMDAN‑SP‑CNN的海上风电机组故障诊断方法,包括:获取海上风电机组状态监测的多源时间序列数据并进行预处理,构建含两级故障分类标签的原始数据集;采用CEEMDAN算法对原始数据集中的特征信号进行模态分解,获取若干个本征模态分量IMF和一个残差分量,计算每个IMF的样本熵,并重构信号,形成一维时间序列特征数据集;采用GAF将一维时间序列特征数据集中的一维时间序列转换为二维图像,形成二维图像特征数据集;将一维时间序列特征数据集和二维图像特征数据集中数据分别输入已训练好的SP模型和CNN模型中,将两个模型的故障诊断结果融合得到最终的故障诊断结果。本发明可有效实现对不同类型故障的准确诊断。

    一种户外电缆终端尾管下绝缘潜伏故障预警方法

    公开(公告)号:CN119269980A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411378233.5

    申请日:2024-09-30

    Abstract: 本发明公开了一种户外电缆终端尾管下绝缘潜伏故障预警方法,该方法充分考虑电缆终端铅封完全开裂后因温升而引起的绝缘外屏蔽层半导电材料特性,准确获取不同电缆终端温度下接地电流数据作为输入数据,搭建电缆终端尾管铅封完全开裂后的终端接地电流计算模型和建立考虑热‑流耦合的电缆终端温度场分布计算模型,进而形成铅封完全开裂状态下的电缆终端尾管内部稳态温度场分布迭代算法,实现基于尾管异常温升信号的户外电缆终端尾管潜伏故障预警,弥补现有体系中尚未建立起铅封完全开裂后稳态温度分布计算的不足,可以提高基于温升信号检测终端故障缺陷的精度,最终实现降低检修成本,提高电缆线路运行可靠性,推进建设智能电网的目标。

    基于CEEMDAN-SP-CNN的海上风电机组故障诊断方法

    公开(公告)号:CN118296515A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410725243.5

    申请日:2024-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于CEEMDAN‑SP‑CNN的海上风电机组故障诊断方法,包括:获取海上风电机组状态监测的多源时间序列数据并进行预处理,构建含两级故障分类标签的原始数据集;采用CEEMDAN算法对原始数据集中的特征信号进行模态分解,获取若干个本征模态分量IMF和一个残差分量,计算每个IMF的样本熵,并重构信号,形成一维时间序列特征数据集;采用GAF将一维时间序列特征数据集中的一维时间序列转换为二维图像,形成二维图像特征数据集;将一维时间序列特征数据集和二维图像特征数据集中数据分别输入已训练好的SP模型和CNN模型中,将两个模型的故障诊断结果融合得到最终的故障诊断结果。本发明可有效实现对不同类型故障的准确诊断。

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