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公开(公告)号：CN111426950B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010197882.0
申请日：2020-03-19
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明提出一种多尺度时空卷积深度信念网络的风力发电机故障诊断方法，该方法利用SCADA多变量时间序列固有的时空相关性和交互性特性，设计具有不同卷积核结构的卷积深度信念网络以级联的方式捕获传感器变量间的时空相关性信息，同时以并行的方式在多个滤波器尺度下挖掘变量间交互互补的特征，上述技术手段融合了时空依赖性提取和多尺度特征学习方法，因此能够提取更为丰富的故障诊断信息，与传统的卷积深度信念网络模型及其变体相比，本发明能够增强分类性能，为风力发电机故障诊断领域提供了新的途径。
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公开(公告)号：CN111426950A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010197882.0
申请日：2020-03-19
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明提出一种多尺度时空卷积深度信念网络的风力发电机故障诊断方法，该方法利用SCADA多变量时间序列固有的时空相关性和交互性特性，设计具有不同卷积核结构的卷积深度信念网络以级联的方式捕获传感器变量间的时空相关性信息，同时以并行的方式在多个滤波器尺度下挖掘变量间交互互补的特征，上述技术手段融合了时空依赖性提取和多尺度特征学习方法，因此能够提取更为丰富的故障诊断信息，与传统的卷积深度信念网络模型及其变体相比，本发明能够增强分类性能，为风力发电机故障诊断领域提供了新的途径。
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公开(公告)号：CN111222467A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010018074.3
申请日：2020-01-08
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开了一种风力发电机部件故障分类检测方法，属于风力发电机状态监测技术领域，包括以下步骤：步骤S1对风电机组监测控制和数据采集系统采集到的每个数据输入信号进行小波分解，得到原始输入信号的局部信号；步骤S2将原始信号和分解得到的局部信号分别输入到长短期记忆神经网络中进行特征学习；步骤S3将全局特征和局部特征每个子网络的输出连接起来，进行动态加权处理实现全局特征和局部特征的自适应动态融合；步骤S4将分类结果通过滑动窗口和多数投票的方法以生成最终的检测结果。本发明能够有效的提高风力发电机部件发生故障分类准确率，从而及时对风力发电机故障部件进行处理和维护，避免风力发电机部件的深度伤害。
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公开(公告)号：CN105486888A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510860331.7
申请日：2015-11-30
申请人： 燕山大学
摘要： 一种经颅直流电刺激与激光多普勒测速一体化装置，包括刺激信号系统和测速系统；刺激信号系统由直流电刺激器、刺激隔离器、阳极电极片、阴极电极片组成；测速系统由激光器、分光器、聚焦透镜A、聚焦透镜B、反光镜、光电探测器、前置放大器和计算机组成。刺激信号系统对动物体头部进行直流电刺激，测速系统对动物体头部的脑血流速度进行测量。本发明具有操控安全简便、设计合理等优点。
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公开(公告)号：CN111222467B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010018074.3
申请日：2020-01-08
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开了一种风力发电机部件故障分类检测方法，属于风力发电机状态监测技术领域，包括以下步骤：步骤S1对风电机组监测控制和数据采集系统采集到的每个数据输入信号进行小波分解，得到原始输入信号的局部信号；步骤S2将原始信号和分解得到的局部信号分别输入到长短期记忆神经网络中进行特征学习；步骤S3将全局特征和局部特征每个子网络的输出连接起来，进行动态加权处理实现全局特征和局部特征的自适应动态融合；步骤S4将分类结果通过滑动窗口和多数投票的方法以生成最终的检测结果。本发明能够有效的提高风力发电机部件发生故障分类准确率，从而及时对风力发电机故障部件进行处理和维护，避免风力发电机部件的深度伤害。
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公开(公告)号：CN105344012A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510894271.0
申请日：2015-11-30
申请人： 燕山大学
摘要： 一种经颅磁刺激和激光多普勒测速一体化装置，所述装置包括刺激信号系统和测速系统；刺激信号系统由高压脉冲电源和八字形线圈相连接组成；测速系统由激光器、分光器、聚焦透镜A、聚焦透镜B、反光镜、光电探测器、前置放大器和计算机组成，激光器通过光纤与分光器连接，分光器将激光器发出的激光分解为两束等光强的平行光束，两条平行光束通过聚焦透镜A形成聚焦点；在分光器和聚焦透镜A之间安装反光镜，在反光镜的反射光路上安装聚焦透镜B，在聚焦透镜B的下方安装光电探测器，光电探测器与前置放大器连接，前置放大器与计算机连接。本发明具有操控简单、测量方便、经颅磁刺激与脑血流速度测量可同步进行等优点。
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公开(公告)号：CN105251141A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510652383.5
申请日：2015-10-10
申请人： 燕山大学
IPC分类号： A61N7/02 , A61N2/08 , A61B5/0476
摘要： 一种闭环式经颅磁声刺激装置，包括计算机、信号发生器、功率放大器、聚焦超声换能器、微丝电极阵列、差分放大器、信号采集卡以及磁铁。计算机与信号发生器通过数据线互通连接，信号发生器的输出端与功率放大器输入端通过数据线连接，功率放大器的输出端与超声换能器的信号输入端通过数据线连接，微丝电极阵列的输入端获取脑神经电信号，微丝电极阵列的输出端与差分放大器输入端通过数据线相连，差分放大器的输出端与信号采集卡输入端的A/D接口通过数据线接通，信号采集卡的输出端与计算机通过数据线连接。试验样品置于超声换能器下方，在试验样品两侧设有磁铁。本发明具有高空间分辨率、操作方便、刺激精准、无损伤等优点。
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公开(公告)号：CN105251125A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510654048.9
申请日：2015-10-10
申请人： 燕山大学
IPC分类号： A61N2/08 , A61N7/00 , A61B5/0476
摘要： 一种经颅磁声刺激与脑电检测的一体化装置，包括信号发生器、功率放大器、超声换能器、微丝电极阵列、差分放大器、信号采集卡、计算机和磁铁，信号发生器的输出端通过同轴连接线与功率放大器输入端连接，功率放大器输出端通过同轴连接线与超声换能器连接，样品放置在超声换能器的底部，在试验样品两侧放置磁铁；镍镉微丝电极输出端通过同轴连接线与差分放大器输入端连接，差分放大器输出端通过同轴连接线与信号采集卡输入端连接，信号采集卡输出端通过同轴连接线与计算机连接。本发明具有操作简单、控制灵活、刺激精准等优点。
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公开(公告)号：CN205251540U
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201520708059.6
申请日：2015-09-14
申请人： 燕山大学
IPC分类号： A61B5/0476 , A61B5/0478 , A61N7/02
摘要： 一种一体化的超声刺激及脑电信号采集探头，本实用新型所述探头包括聚焦超声换能器和脑电电极；所述聚焦超声换能器的为中空聚焦超声换能器，发射超声部分为碗状，超声通过碗状部分发射并且聚焦到实验样品。所述中空聚焦超声换能器的中空部分带有螺纹。所述脑电电极为带有外置螺纹的脑电电极，脑电电极与实验样品连接用于记录脑电信号。所述脑电电极的外置螺纹与中空聚焦换能器的内置螺纹相连接，形成一体化的探头，可以同时进行脑神经调控与脑电信号检测。本实用新型具有结构简单、操控方便、调控与监测同步等优点。
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公开(公告)号：CN205215972U
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201520826822.5
申请日：2015-10-23
申请人： 燕山大学
IPC分类号： A61N7/00 , A61B5/1455 , G01S17/58
摘要： 一种超声脑调控与激光多普勒测速一体化装置，本实用新型所述装置包括激光器、分光系统、聚焦透镜1、聚焦透镜2、反光镜、光电探测器、前置放大器、计算机、信号发生器、功率放大器、超声换能器；其中，光电探测器通过数据线与前置放大器连接，前置放大器通过数据线与计算机连接，信号发生器的输出端通过数据线与功率放大器的信号输入端连接，功率放大器的输出端通过数据线与超声换能器的输入端连接。本实用新型具有结构简单、操控方便、能同步进行超声脑调控与脑血流速度测量等优点。
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