-
公开(公告)号:CN114565038A
公开(公告)日:2022-05-31
申请号:CN202210184114.0
申请日:2022-02-23
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进胶囊网络的智能电表故障诊断方法,所述方法首先通过统计故障样本分布、筛选故障类型、选择故障特征属性、预处理样本数据、划分数据集来提高数据质量以满足构建故障诊断模型的需求,利用欠采样和过采样相结合的混合采样方式来解决故障样本分布不平衡的问题,采取One‑Hot编码方式解决数据集中包含较多离散无序型特征属性的问题;然后利用深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)进一步优化胶囊网络(Capsule Network,CapsNet)的特征提取单元,搭建DBN‑CapsNet智能电表故障诊断模型,利用训练集和验证集完成模型的训练;最后利用测试集评估训练好的模型的诊断性能。本发明可以针对智能电表的多种故障类型进行故障诊断,提高故障诊断性能,还有助于提高智能电表的检修效率。
-
公开(公告)号:CN114506756B
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202210065947.5
申请日:2022-01-20
Applicant: 中国计量大学 , 湖州市特种设备检测研究院
IPC: B66B5/00 , G06Q10/063
Abstract: 本申请实施例提供一种目标系统功能安全定级方法、装置、设备、存储介质。其中,所述方法包括:获取所述目标系统中每一个子系统的概率等级;根据所述目标系统中每一个子系统的概率等级,确定所述目标系统的第一概率;基于假设法确定所述目标系统的中间事件的发生概率;根据所述目标系统的第一概率和所述目标系统的中间事件的发生概率,确定所述目标系统的第二概率f;获取不同的系统在第一时间段内的概率f允许;根据所述目标系统的第二概率f与所述不同的系统在第一时间段内的概率f允许,确定风险降低因子RRF=f/f允许;根据所述风险降低因子,确定所述目标系统的安全完整性等级。
-