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公开(公告)号：CN113537010A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110759209.6
申请日：2021-07-05
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明是一种基于单通道图数据增强和迁移训练残差网络的十五相异步电动机滚动轴承故障诊断方法，适用于非平衡小样本情况，属诊断技术领域。该方法将样本划分为训练集与测试集，使用GASF对训练集信号编码而得到单通道图；再将单通道图作为样本训练WGAN‑GP网络，得到样本对应的生成器网络；之后，根据迁移训练的原理，利用ImageNet预训练的残差网络卷积层作为特征提取层构造残差分类网络。进而，进行训练：使用生成器网络生成的样本对全连接层进行训练；使用实际样本作为训练集依次训练全连接层和特征提取层；对整个残差网络进行微调。将训练好的模型存储，调用即可完成诊断，准确率不低于99.4％。
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公开(公告)号：CN112731137A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202010984315.X
申请日：2020-09-15
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 基于栈式自编码与轻型梯度提升机算法的笼型异步电动机定转子故障联合诊断方法，其技术方案是：首先对按一定频率采集的定子电流瞬时信号进行快速傅里叶分解，对每个样本提取故障相关20维特征量；然后将这些数据通过栈式自编码器进行编码，实现特征自动提取；然后将编码后的数据输入轻型梯度提升机分类器进行电机状态多分类以诊断故障种类及严重程度。本发明信号处理过程无需人工提取特征及人工干预，同时利用降噪自编码可以抑制部分噪声。分类器选择基于决策树的优化算法轻型梯度提升机算法，在结构化数据的表现上优于深度神经网络，且在保证精度最高的前提下单位循环次数训练时间最短，整个流程代码可以实现封装保存以供后续训练和实际应用。
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公开(公告)号：CN102279341B
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201110207098.4
申请日：2011-07-23
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种基于ESPRIT与PSA的笼型异步电动机转子断条故障检测方法，它首先对按一定频率采集的定子电流瞬时信号应用旋转不变技术，得到其基波分量与边频分量的准确的频率值以及粗糙的幅值、粗糙的初相角；再应用模式搜索算法估计定子电流瞬时信号基波分量与边频分量的准确的幅值、初相角；进而求得当前边频分量与基波分量幅值的比值并把它作为故障特征；然后求出该比值与检测阈值之比确定故障指数；最后依故障指数判断是否存在转子断条故障。本发明利用很少的定子电流信号采样点数即可高灵敏度、高可靠性地在线检测异步电动机转子断条故障，有效克服了负荷波动、噪声等不利因素的影响，非常适用于异步电动机低转差率运行情况。
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公开(公告)号：CN116381484B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202310101596.3
申请日：2023-02-13
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种可避免电压闪变影响的异步电机转子断条故障检测方法，所述检测方法针对的是三相笼型异步电机，所用检测装置包括调压器、电流互感器、电压互感器、数据采集器、计算机，检测时，在供电电压闪变存在并影响转子断条故障检测的情况下，测量、分析异步电机定子电流和电压，考察转子断条故障主要特征分量，计算并对比转子断条故障主要特征频率、辅助特征频率和供电电压闪变特征频率，遴选出转子断条故障的特征频率及分量，进而对所述特征分量进行分析而准确判断转子断条故障发生与否。本发明可以准确检测异步电机转子断条故障，免疫于供电电压闪变的不利影响，从而避免误判，具有很好的实用价值和推广前景。
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公开(公告)号：CN116381484A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310101596.3
申请日：2023-02-13
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种可避免电压闪变影响的异步电机转子断条故障检测方法，所述检测方法针对的是三相笼型异步电机，所用检测装置包括调压器、电流互感器、电压互感器、数据采集器、计算机，检测时，在供电电压闪变存在并影响转子断条故障检测的情况下，测量、分析异步电机定子电流和电压，考察转子断条故障主要特征分量，计算并对比转子断条故障主要特征频率、辅助特征频率和供电电压闪变特征频率，遴选出转子断条故障的特征频率及分量，进而对所述特征分量进行分析而准确判断转子断条故障发生与否。本发明可以准确检测异步电机转子断条故障，免疫于供电电压闪变的不利影响，从而避免误判，具有很好的实用价值和推广前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113538353A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110759208.1
申请日：2021-07-05
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/045
Abstract: 本发明是一种基于单通道图数据增强和迁移训练残差网络的五相异步电动机滚动轴承故障诊断方法，适用于非平衡小样本情况，属诊断技术领域。该方法将样本划分为训练集与测试集，使用GASF对训练集信号编码而得到单通道图；再将单通道图作为样本训练WGAN‑GP网络，得到样本对应的生成器网络；之后，根据迁移训练的原理，利用ImageNet预训练的残差网络卷积层作为特征提取层构造残差分类网络。进而，进行训练：使用生成器网络生成的样本对全连接层进行训练；使用实际样本作为训练集依次训练全连接层和特征提取层；对整个残差网络进行微调。将训练好的模型存储，调用即可完成诊断，准确率不低于99.4％。
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公开(公告)号：CN109100609A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810802420.X
申请日：2018-07-23
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/06
Abstract: 本发明公开了一种基于智能优化的双馈风机定子匝间短路故障的诊断方法，属于电力系统双馈风机故障检测的技术领域。该诊断方法在分析定子匝间短路故障的特征机理，研究理想电机在定子匝间短路故障状态下电磁参数的表达式，建立了基于MATLAB/Simulink的双馈风机的故障模型，确定转子侧电流的故障特征频率并将转子a相电流注入Duffing预检测系统，进行初步诊断；最后利用PSO智能优化算法完成对故障特征频率的幅值和初相角的估计，进一步提高故障检测的灵敏性和可靠性，对大型风电场的故障研究具有一定参考价值。
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公开(公告)号：CN105807187A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610273806.7
申请日：2016-04-28
Applicant: 云南电力试验研究院(集团)有限公司 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 云南电力技术有限责任公司
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/086
Abstract: 本发明公开了一种单相接地故障辅助检测装置，适用于10kV配电网中性点不接地系统单相接地故障辅助检测，包括装置本体和装置控制器，它们通过航空插头连接。正常运行状态时，控制器能够在线实时监测系统电压电流，一旦发生单相接地故障，控制器可以控制接触器按照设定的脉冲序列投入，在非故障相和故障相之间形成回路。当故障指示器检测到脉冲电流和电压降低的情况下，故障指示器翻牌，并将故障信息上传主站和工作人员指定手机。本发明配合故障指示器系统可以实现单相接地故障有效定位，对于减少停电次数，缩短停电时间，提高供电可靠性，保障线路的稳定运行具有积极的意义。
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公开(公告)号：CN102944842B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201210502826.9
申请日：2012-11-30
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种笼型异步电动机转子断条故障检测方法，它首先对按一定频率采集的定子电流瞬时信号应用希尔伯特变换，得到其希尔伯特模量；然后通过减去其平均值而滤除该希尔伯特模量中的直流分量；再应用ESPRIT进行频谱分析，获得其ESPRIT频谱图；最后根据ESPRIT频谱图中是否存在2sf1分量、4sf1分量谱峰判断是否存在转子断条故障：若同时存在2sf1分量和4sf1分量谱峰，则转子断条，否则转子正常。本发明有效克服了负荷波动的影响，仅需采样时间很短的定子电流信号即可高灵敏度、高可靠性地检测异步电动机转子断条故障，特别适用于工程中广泛采用的大型异步电动机。
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公开(公告)号：CN103018669B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201210503118.7
申请日：2012-11-30
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/34
Abstract: 一种高可靠性地检测笼型异步电动机转子断条故障的方法，它首先对按一定频率采集的三相定子电流信号应用派克变换、滤除其直流分量，并应用希尔伯特变换简化其频率组成；继而应用ESPRIT进行频谱分析，获得ESPRIT频谱图；最后根据ESPRIT频谱图中是否存在2sf1分量、4sf1分量谱峰判断转子断条故障发生与否。本发明仅需采样时间很短的定子电流信号即可高可靠性地检测异步电动机转子断条故障，有效克服了负荷波动对检测结果的不利影响，适用于异步电动机低转差率运行情况。因此，本发明适用于工程实际中广泛采用的大型异步电动机，具备重大的工程实用价值。
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