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公开(公告)号：CN116047285A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310065793.4
申请日：2023-01-13
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: G01R31/327 , G01B21/22 , G01S17/08
Abstract: 本申请提出了一种出口断路器分合闸检测方法及系统，该方法包括：在断路器的主连杆的起始端设置激光测距传感器，并分别在断路器的三相连杆的铰接处设置振动角度传感器；分别计算激光测距传感器和振动角度传感器对应的模板标准时间差，并获取多个模板曲线；获取断路器分合闸过程中的测试数据，将测试数据中的每个测试时间曲线与对应的模板曲线进行动态时间规整DTW，获得每个模板曲线对应的时间规整距离数值；基于测试数据、模板标准时间差和全部的时间规整距离数值检测断路器的分合闸运动是否达到预期要求。该方法能够准确检测出断路器合闸和分闸后的位置是否到位，提高断路器分合闸运动的精确性。
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公开(公告)号：CN114004059B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202111123896.9
申请日：2021-09-24
Applicant: 雅砻江流域水电开发有限公司 , 北京华控智加科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F119/04
Abstract: 本申请属于水轮发电机组状态监测技术领域，具体而言涉及一种发电机组健康画像方法。本公开方法首先获取待测机组的多种相关数据，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，确定待测机组中关键组件的健康雷达图。本方法利用人工智能大数据挖掘和多维信息可视化技术，解决了当前机组状态监测系统中存在的机组健康评估局部和整体不兼顾、传感器信息和组件或机组状态未真正绑定、健康指标单一、展示方式单一等诸多问题。
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公开(公告)号：CN114018577A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111140410.2
申请日：2021-09-28
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: G01M13/028 , G01M13/045 , H04R1/40
Abstract: 本申请属于设备状态监测方法技术和故障定位技术领域，具体而言涉及一种设备噪声声源成像方法、装置、电子设备及存储介质。本公开的设备噪声声源成像方法，首先设计一个多麦克风同步声音采集系统；生成一个麦克风与待测设备之间的声音传播距离与声音传播时间的关系表；采集待测设备噪声信号，计算成像点噪声信号的强度，得到设备噪声声源的成像；本方法将布设在在工业大型设备外壁或大型设备工作场所中的多个同步采集的麦克风设备组合成一个大型的麦克风阵列，利用声阵列成像算法对设备内部或设备工作场所进行全空间声成像，并利用可视化技术显示设备内部组件或空间中不同位置的噪声激发强度，用于设备运行状态监测和故障定位。
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公开(公告)号：CN111428685A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010289900.8
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机器故障检测、分类和定级方法，属于机器故障检测方法技术和人工智能技术领域。首先采集待测机器运行过程中的转速、温度、振动和声音，根据机器故障标注日志和故障等级历时长度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。建立并统一训练深度神经网络模型，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多各种故障类型的分级结果。
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公开(公告)号：CN110379433A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910711306.0
申请日：2019-08-02
Applicant: 清华大学 , 北京华控智加科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种身份验证的方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取目标用户根据目标动态验证码输入的语音数据；根据预设的分段算法，将语音数据划分为至少一个语音帧；针对每个语音帧，根据预设的声学特征提取算法，提取该语音帧对应的声学特征向量；将该语音帧对应的声学特征向量输入至预先训练的身份验证多任务模型，输出该语音帧对应的中间用户特征向量和第一后验概率集合；根据各语音帧对应的中间用户特征向量和预设的池化算法，确定目标用户对应的第一用户特征向量；根据目标用户对应的第一用户特征向量和各语音帧对应的第一后验概率集合，对目标用户进行身份验证。采用本申请可以降低服务器的计算复杂度，提高服务器的处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119532232A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411615309.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: F04D27/00 , G10L25/18 , G10L25/30 , G10L25/51 , G10L21/0216 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/22 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/092 , G06N5/04 , G06N5/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的风机旋转部件异常检测方法，S1、构建风机旋转部件声音信号集；S2、生成风机旋转部件声音信号特征向量集；S3、训练得到用于检测风机旋转部件异常状态的深度神经网络模型；S4、利用层次化强化学习算法对风机旋转部件特征向量集进行分析和分类，高层策略根据风机的运行环境、负载条件以及声音信号集的整体变化趋势判断是否激活低层策略，低层策略则根据风机旋转部件特征向量集进一步判断是否存在异常状态；S5、实时调节声音信号集的去噪和滤波参数；S6、当低层策略通过对特征向量集的分析识别出异常状态时，系统自动触发报警机制。本发明不仅降低了风机异常检测的成本，还提高了检测精度和智能化水平。
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公开(公告)号：CN119198096A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411450780.X
申请日：2024-10-17
Applicant: 华能洛阳热电有限责任公司 , 北京华控智加科技有限公司
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位方法，S1、构建风机轴承声学信号集；S2、利用自适应声纹传感器网络对风机轴承声学信号集进行动态调整；S3、对风机轴承声学信号集进行预处理；S4、构建风机轴承声学特征集；S5、利用半监督机器学习模型对融合后的风机轴承声学特征集进行故障识别；S6、对S5中识别出的故障信号进一步利用集成学习模型进行复核和进一步的分类；S7、通过报警系统输出S6中确定的风机轴承故障定位结果，包括故障类型、发生位置及故障的严重程度，通知维护人员依据故障定位结果采取相应的维护措施。本发明提高了故障分类的准确性和精确性。
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公开(公告)号：CN118690313A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411174795.8
申请日：2024-08-26
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司 , 大唐同心新能源有限公司 , 北京华控智加科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F30/10 , G06F30/20 , G06N3/0464 , G06Q10/20 , G06T17/00 , G06F18/10 , G06F18/25 , G10L25/51 , G10L25/30 , F03D17/00 , F03D80/40
Abstract: 基于人工智能的风电机组运维决策系统，涉及风电机组运维技术领域，包括感知模块、分析模块、数字孪生模块和运营维护模块；本发明构建卷积神经网络对风电机的声纹、振动和温度进行全面分析，建立了基于多维信息融合和声纹技术的智能故障诊断引擎，根据检测数据做出故障有无和严重程度的诊断，可以辅助运维人员制定的运维计划；通过数字孪生模型进行风电机运行状态可视化，建立设备结构三维模型，把实体设备的状态实时分析后投射在数字孪生模型上，达成更直观、形象的展示效果；综合考虑了风电机的电压、电流、声波、振动和温度数据，通过数据融合和数据降噪针对性判断是否生成报警信号，提高了数据处理的高效性和风电机维护的高效实现。
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公开(公告)号：CN117538032A
公开(公告)日：2024-02-09
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：CN114018577B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202111140410.2
申请日：2021-09-28
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: G01M13/028 , G01M13/045 , H04R1/40
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