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公开(公告)号：CN117538032B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311338039.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
Abstract: 本发明涉及风力发电检测技术领域，尤其是指一种风机叶片状态检测方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的风机叶片状态检测方法，利用安装于风电叶片内部的振动传感器，取得振动数据，将零漂信息进行充分利用，可用来代替其它位置传感器，利用去除基底特征信号后的振动信号来做风电叶片的阶次和模态变化等，对风电叶片的健康做出判断，提高了风电叶片状态检测的准确度。
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公开(公告)号：CN118517367A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410590787.5
申请日：2024-05-13
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: F03B15/00 , F03B11/00 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和图神经网络的水轮机导叶故障自诊断方法，包括S1、构建多传感器数据集；S2、利用深度学习算法识别多传感器数据集中的关键模式和特征；S3、构建图神经网络模型；S4、将步骤S2中提取的特征输入到步骤S3中构建的图神经网络模型中，分析水轮机导叶的整体运行状态；S5、根据图神经网络模型输出，实时监测并分析水轮机导叶的性能指标；S6、应用预训练的故障诊断模型，对步骤S5中识别的异常信号进行解释，诊断潜在的故障原因和故障类型；S7、根据步骤S6的诊断结果，自动生成故障预警。本发明通过深度学习和图神经网络技术，能够实时处理和分析来自多个传感器的大量数据，确保导叶的运行状况被实时且准确地监控。
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公开(公告)号：CN114024820B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111123875.7
申请日：2021-09-24
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: H04L41/0253 , H04L41/22 , H04L41/14
Abstract: 本申请属于设备状态监测技术领域，具体而言涉及一种设备健康画像方法。本公开方法首先获取待测设备的多种相关数据，对不同相关数据进行组合并处理，得到多种维度数据；利用权重评价模型，得到所述多种维度数据中各维度数据相应的权重系数；根据所述多种维度数据的维度类别和相应权重系数，确定待测设备中关键组件的健康雷达图。本方法采用的多维度健康评估方向相比单维度方法评价更全面，能有效降低传统方法利用单一指标报警漏报和虚报高的问题；采用丰富的可视化技术展示多维度健康信息辅助运维监盘人员迅速准确抓住关键信息，全面把握设备的整体和局部健康状态，优化运维决策。
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公开(公告)号：CN117765973A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311471617.7
申请日：2023-11-06
Applicant: 三峡金沙江川云水电开发有限公司 , 北京华控智加科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种水车室异常检测方法及装置，涉及异常检测技术领域，该方法包括：对待检测水车室的声音信号进行切片，得到所述声音信号的多个信号片段，根据所述多个信号片段生成所述声音信号的第一时频图；将所述第一时频图输入变分自编码器中进行重建，得到所述变分自编码器输出的所述声音信号的第二时频图，所述变分自编码器以水车室样本在正常状态时的声音信号的第三时频图为样本进行训练得到；确定所述第一时频图和所述第二时频图之间的差异，根据所述差异确定所述待检测水车室为正常状态或异常状态。本发明实现对待检测水车室自动进行异常检测，提高异常检测的效率和实时性，准确性较高。
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公开(公告)号：CN116741181A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310531672.4
申请日：2023-05-11
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
Abstract: 本公开提出了一种音频数据存储方法和声音模型训练方法及装置，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取待存储的音频数据，音频数据包括至少一个通道音频数据；获取通道音频数据所属通道的分段规则，基于分段规则对通道音频数据进行分段，以获取分段音频数据；获取分段音频数据的存储维度，基于存储维度对分段音频数据进行存储。通过设定分段规则对音频数据进行分段和处理，提升后续音频数据的处理和利用的效率，减低数据处理的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116380235A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310308572.5
申请日：2023-03-27
Applicant: 四川华能太平驿水电有限责任公司 , 北京华控智加科技有限公司
Abstract: 本申请提出了一种基于卷积神经网络的发电机转子异常声音检测方法，包括：获取水轮发电机的声音数据；对声音数据进行归一化处理，并对处理后的数据进行MFCC变换得到声谱图；将声谱图输入ONE‑CLASS‑SVM模型中，得到模型分数；根据模型分数判断水轮发电机是否异常。采用上述方案的本发明能够对发电机的多种故障类型进行准确判断。
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公开(公告)号：CN111488935A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010290250.9
申请日：2020-04-14
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络统一建模的磨煤机故障诊断方法，属于机器故障检测方法技术和人工智能技术领域。首先采集待测磨煤机运行过程中的转速、驱动电机电流、驱动电机电压、进煤量、一次风压、拉杆压力、温度、振动和声音，对样本特征添加样本标注，生成分类型分等级的故障样本集；从无故障状态的样本中随机抽取样本组成无故障样本集；故障样本集和无故障样本集组成完整的机器状态样本集。将故障类型和等级按二进制模式编码,不同类型不同级别的编码拼接成一个故障检测、分类、定级统一的编码。本方法训练得到的模型具有更高的诊断准确率和预测能力，可以在多种故障类型并存的情况下同时诊断出各种故障类型的分级结果。
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公开(公告)号：CN119960418A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411878013.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 三峡金沙江云川水电开发有限公司 , 北京华控智加科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的水电站排水系统自适应诊断方法，涉及水电站技术领域，包括，在排水系统中部署多个传感器，包括流量传感器、压力传感器和温度传感器，用于实时采集排水系统的运行数据，构建排水系统运行数据数据集；将排水系统运行数据数据集通过传感器网络传输至中央数据处理单元。本发明的有益效果为利用图神经网络和Transformer相结合的深度学习模型进行故障预测和诊断，结合自适应控制算法实时优化运行参数，从而实现排水系统的智能化监控和自适应控制，提升系统的整体性能和可靠性。
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公开(公告)号：CN119869732A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510304980.2
申请日：2025-03-14
Applicant: 国家能源集团永州发电有限公司 , 北京华控智加科技有限公司
IPC: B02C25/00
Abstract: 本发明涉及磨煤机数据处理技术领域，尤其涉及一种基于人机交互的磨煤机运行管理系统，包括前置检测模块，运行数据采集模块，集成数据处理模块以及动作执行模块，通过对历史运行数据进行分析，将历史运行数据按照数据组合进行划分，得到数据集合，根据数据集合中的关联影响参数，确定每个关联影响参数下的单位成本，再根据关联影响参数和单位运行成本，获取整体分布曲线，基于关联影响参数的正常运行范围，在整体分布曲线中确定标准运行参数，获取实时的检测数据，将检测数据与数据组合进行结合，确定检测数据的执行参数，并按照执行参数对磨煤机进行参数调整，使得磨煤机可以连续、稳定地运行。
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公开(公告)号：CN119532231A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411615100.5
申请日：2024-11-13
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: F04D27/00 , G10L25/21 , G10L25/24 , G10L25/51 , G06F18/2433 , G06F18/231 , G06F18/2131 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种风机运行状态异常检测方法，S1、生成风机运行声纹信号数据集；S2、对风机运行声纹信号数据集进行预处理；S3、构建特征数据集；S4、基于特征数据集使用分层聚类算法对风机运行声纹信号进行初步分类；S5、在每个风机运行状态簇中进一步使用分层聚类算法进行二次细分；S6、基于正常状态子簇的风机声纹信号特征数据建立风机正常运行声纹信号特征模型，并基于潜在异常状态子簇的声纹信号特征数据建立风机潜在异常状态声纹信号特征模型；S7、系统判断风机运行状态；S8、当风机运行状态被检测为异常时，系统发出报警信号。本发明在风机运行状态监控和异常检测方面具有显著的有益效果。
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