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公开(公告)号：CN110287583A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910540856.0
申请日：2019-06-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于循环神经网络的工业设备剩余寿命预测方法，包括步骤：S1：获取工业设备的设备数据；S2：对设备数据进行预处理；S3：使用变分自编码器对预处理数据进行特征提取并分类；S4：将分类结果转化为独热编码并与设备数据拼接，获得第一输入数据；S5：对第一输入数据提取高维特征；S6：对高维特征进行线性叠加形成注意力层；S7：将注意力层与待预测序列的数据融合，并输入解码器中，获得多个预测结果；S8：利用核密度估计拟合其方差与预测结果分位点的函数关系获得最优分位点，作为最终预测结果。本发明的一种基于循环神经网络的工业设备剩余寿命预测方法，具有优良建模能力，并提升了对工业设备剩余寿命预测的准确度。
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公开(公告)号：CN106571626A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610754033.4
申请日：2016-08-29
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: Y02E60/76 , Y04S40/22 , H02J3/00 , G06F17/5036 , H02J2003/003 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及一种基于随机矩理论的电力系统认知方法，属于电网系统领域。一种基于随机矩理论的电力系统认知方法，包括以下步骤：1)对电网物理系统建立随机矩阵模型；2)对随机矩阵模型中数据行列进行标准处理；3)进行随机矩阵分析，得到统计指标；4)对电网物理系统的状态进行可视化多时空展示，从而实现电网运行状态的认知。本方法是电网运行数据驱动的异常检测方法，不依赖于电网的结构参数和机理模型，可便捷的通过设定统计参数兼顾决策的安全性、可靠性、快速性、和灵敏性性能指标。
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公开(公告)号：CN112182976A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011083726.8
申请日：2020-10-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种工业设备剩余寿命预测方法，所述预测方法包括：传感器采集所述工业设备的量测数据；对所述量测数据进行预处理获取预处理数据；将所述预处理数据输入至编码器中的双向门控循环单元获取输入特征向量；将所述输入特征向量输入至标准化流层获取输出特征向量；将所述输出特征向量输入至解码器获取对所述工业设备剩余寿命的预测结果。本发明嵌入的标准化流层与传统的神经网络结构部分连接紧密，且一同初始化与训练，具备优越的时序数据建模能力，提高了工业设备的剩余寿命预测效果。
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公开(公告)号：CN106338666B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201610756596.7
申请日：2016-08-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种基于自由概率理论的电网稳定性检测方法，属于电网系统领域。一种基于自由概率理论的电网稳定性检测方法，包括以下步骤：1)建立自由概率矩阵模型；2)对自由概率矩阵模型中的数据行列进行预处理；3)针对预处理后的自由概率矩阵进行基于MP‑Law和Semicircle‑Law的谱分析，以得到谱分布柱状图；4)将谱分布柱状图与理想电网状态曲线进行可视化展示的对比，以直观反映实际电网的运行状态。该方法从一个新的视角对复杂电网进行稳定性分析，结合先进的现代数学理论，是数据驱动的异常检测方法；完全从数据出发、普适性强并提供了电网中异构数据融合的一个新方法，可直观地通过可视化方法判断出电网异常。
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公开(公告)号：CN106338666A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610756596.7
申请日：2016-08-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/00
CPC classification number: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种基于自由概率理论的电网稳定性检测方法，属于电网系统领域。一种基于自由概率理论的电网稳定性检测方法，包括以下步骤：1)建立自由概率矩阵模型；2)对自由概率矩阵模型中的数据行列进行预处理；3)针对预处理后的自由概率矩阵进行基于MP-Law和Semicircle-Law的谱分析，以得到谱分布柱状图；4)将谱分布柱状图与理想电网状态曲线进行可视化展示的对比，以直观反映实际电网的运行状态。该方法从一个新的视角对复杂电网进行稳定性分析，结合先进的现代数学理论，是数据驱动的异常检测方法；完全从数据出发、普适性强并提供了电网中异构数据融合的一个新方法，可直观地通过可视化方法判断出电网异常。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112215489A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011084203.5
申请日：2020-10-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种工业设备异常检测方法，所述检测方法包括：获取所述工业设备中传感器采集的实时量测数据；使用历史数据构建对照时空矩阵S；使用所述实时量测数据构建实时时空矩阵X；根据所述对照时空矩阵S与所述实时时空矩阵X获取乘积矩阵C；估计所述乘积矩阵C的极限谱；根据所述极限谱计算所述极限谱的均值，并设置阈值；将所述极限谱的均值与所述阈值进行比较并根据所述比较的结果对所述工业设备是否异常做出判断。本发明克服了工业设备振动数据中存在大幅振动干扰的情况，有效地提高了工业设备异常检测精度；对工业设备监测数据具有优良的建模能力，对工业设备的异常有着很强的敏感度，有着很高的异常检测精度。
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公开(公告)号：CN106356994A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610756617.5
申请日：2016-08-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种基于电网PMU大数据的电网稳定性判别方法，属于电网大数据分析和电网稳定性分析两个领域。一种基于电网PMU大数据的电网稳定性判别方法，包括以下步骤：1)根据电网PMU数据利用随机矩阵进行建模；2)对电网PMU历史数据进行分析，建立PMU历史数据的分布上下界图；3)对电网PMU实时数据进行分析，建立PMU实时数据的特征值分布图；4)将PMU实时数据的特征值分布图和PMU历史数据的分布上下界图在同一界面上进行展示并比对，以判断电网是否稳定。本发明通过PMU历史数据、PMU实时数据等的统计特性，结合电网的需求，对电网的稳定进行认知，并可通过人机界面将其展示出来，方便电网运维管理者使用。
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公开(公告)号：CN112182976B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011083726.8
申请日：2020-10-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种工业设备剩余寿命预测方法，所述预测方法包括：传感器采集所述工业设备的量测数据；对所述量测数据进行预处理获取预处理数据；将所述预处理数据输入至编码器中的双向门控循环单元获取输入特征向量；将所述输入特征向量输入至标准化流层获取输出特征向量；将所述输出特征向量输入至解码器获取对所述工业设备剩余寿命的预测结果。本发明嵌入的标准化流层与传统的神经网络结构部分连接紧密，且一同初始化与训练，具备优越的时序数据建模能力，提高了工业设备的剩余寿命预测效果。
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公开(公告)号：CN110287583B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201910540856.0
申请日：2019-06-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于循环神经网络的工业设备剩余寿命预测方法，包括步骤：S1：获取工业设备的设备数据；S2：对设备数据进行预处理；S3：使用变分自编码器对预处理数据进行特征提取并分类；S4：将分类结果转化为独热编码并与设备数据拼接，获得第一输入数据；S5：对第一输入数据提取高维特征；S6：对高维特征进行线性叠加形成注意力层；S7：将注意力层与待预测序列的数据融合，并输入解码器中，获得多个预测结果；S8：利用核密度估计拟合其方差与预测结果分位点的函数关系获得最优分位点，作为最终预测结果。本发明的一种基于循环神经网络的工业设备剩余寿命预测方法，具有优良建模能力，并提升了对工业设备剩余寿命预测的准确度。
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公开(公告)号：CN106356994B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201610756617.5
申请日：2016-08-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种基于电网PMU大数据的电网稳定性判别方法，属于电网大数据分析和电网稳定性分析两个领域。一种基于电网PMU大数据的电网稳定性判别方法，包括以下步骤：1)根据电网PMU数据利用随机矩阵进行建模；2)对电网PMU历史数据进行分析，建立PMU历史数据的分布上下界图；3)对电网PMU实时数据进行分析，建立PMU实时数据的特征值分布图；4)将PMU实时数据的特征值分布图和PMU历史数据的分布上下界图在同一界面上进行展示并比对，以判断电网是否稳定。本发明通过PMU历史数据、PMU实时数据等的统计特性，结合电网的需求，对电网的稳定进行认知，并可通过人机界面将其展示出来，方便电网运维管理者使用。
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