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公开(公告)号：CN116754016A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310756200.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本公开提出一种故障检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及传感器技术领域。该方法包括：获取待检测设备上部署的多个传感器、在同一时刻分别采集的待处理数据；将多个待处理数据输入自编码器中的编码器，使编码器对多个待处理数据进行联合编码，以获取编码器输出的特征向量，其中，自编码器为基于多个传感器在正常运行的第一预设时间段内，采集的第一样本数据集训练生成的；根据特征向量，对待检测设备进行故障检测。由此，将多个传感器进行联合编码，以对待检测设备进行故障检测，避免某个传感器性能退化，对故障检测带来的误差，从而不需对传感器进行频繁校准，也可以准确地对设备进行故障检测。
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公开(公告)号：CN115640503B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211310179.1
申请日：2022-10-25
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F16/29
Abstract: 本申请提出了一种风电机组叶片异常检测方法，涉及风电机组叶片异常检测技术领域，其中，该方法包括：获取第一预设时间内的风电机组叶片内部的声音数据和气候信息，并对声音数据进行预处理和短时傅里叶变换，得到待测声音数据，其中，气候信息包括风速信息和降雨信息；将待测声音数据输入预训练模型，得到原始特征向量；将原始特征向量与气候信息进行拼接，得到拼接特征向量；将拼接特征向量输入GMM模型进行异常检测，得到检测分值，根据预设阈值对检测分值进行判断，得到检测结果。本申请通过采集叶片内部声音数据，并结合转速和降雨信息对风电机组叶片进行异常检测，提高了检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115496131B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211053039.0
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/20
Abstract: 本申请提出了一种基于多个预训练神经网络的设备健康状态分类方法，该方法包括：获取待分类设备的历史音频数据，并通过预训练数据集和分类目标函数对多个神经网络进行预训练；通过历史音频数据对多个预训练神经网络进行循环迭代训练；针对每段历史音频数据，获取多个训练完成的神经网络输出的多个决策向量，计算对应的融合决策向量；通过无监督聚类算法对全部的融合决策向量进行聚类，通过专家知识标注每个类对应的设备健康状态；将实时音频数据输入至多个训练完成的神经网络，获得对应的目标融合决策向量，并根据目标融合决策向量所属的类，确定待分类设备的实际健康状态。该方法可以提高设备健康状态分类的准确性，减少数据标注成本。
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公开(公告)号：CN114203210B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202111280459.8
申请日：2021-11-01
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
Abstract: 本申请属于传感器技术领域，涉及一种用于水轮机组的声音振动温度信号同步采集方法及装置。本方法对水轮机组的关键机电设备状态进行监测，对声音、振动、温度信号进行同步采集，设定麦克风采样点间隔，对存储器中声音数据缓存区的声音数据进行分段存储，并以此为时间同步节点，分别对存储器的震动数据缓存区中的加速度数据和随机存取存储器中的温度计数据进行分段存储；当麦克风完成一次间隔的音频采集时，将该时间内采样到的声音数据、加速度数据和温度数据共同打包成数据包，上传给云服务器，实现声音振动温度信号同步采集。本方法中，兼容传统的振动、温度信号和声音信号的采集，可以为水轮机组状态监测提供更全面、有效和准确的判断依据。
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公开(公告)号：CN114203210A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111280459.8
申请日：2021-11-01
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
Abstract: 本申请属于传感器技术领域，涉及一种用于水轮机组的声音振动温度信号同步采集方法及装置。本方法对水轮机组的关键机电设备状态进行监测，对声音、振动、温度信号进行同步采集，设定麦克风采样点间隔，对存储器中声音数据缓存区的声音数据进行分段存储，并以此为时间同步节点，分别对存储器的震动数据缓存区中的加速度数据和随机存取存储器中的温度计数据进行分段存储；当麦克风完成一次间隔的音频采集时，将该时间内采样到的声音数据、加速度数据和温度数据共同打包成数据包，上传给云服务器，实现声音振动温度信号同步采集。本方法中，兼容传统的振动、温度信号和声音信号的采集，可以为水轮机组状态监测提供更全面、有效和准确的判断依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114004059A
公开(公告)日：2022-02-01
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：CN111523659A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010289912.0
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三级神经网络建模的机器故障预测诊断方法，属于机器故障检测方法技术和人工智能技术领域。本发明采用深度神经网络建模技术提高诊断的智能化；采用先诊断故障有/无，再确定类型，最后确定严重等级的三级神经网络建模，在系统部署初期数据积累不够充分的情况下即可实现故障判断，随着数据积累慢慢深入到故障类型判断，最后对渐进式的故障类型进行故障预测，三级神经网络建模缩短了诊断系统从投入到产出的周期，提高了实用性。用本方法生成的故障样本集中包含大量现有方法无法识别的低等级故障样本，训练得到的模型相比现有方法具有更高的诊断准确率和预测能力。
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公开(公告)号：CN117073830A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311049791.2
申请日：2023-08-18
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: 本发明公开了一种用于水轮发电机组的振摆监测装置，所述用于水轮发电机组的振摆监测装置包括壳体、磁吸部、按压部和驱动件，壳体具有沿第一方向延伸的安装腔，且壳体在第一方向上的一端具有第一开口和第二开口，壳体在第一方向上的另一端设有振动传感器，按压部可移动地穿设在第一开口内，磁吸部可移动地穿设在第二开口内，按压部与磁吸部连接，且在按压部进入安装腔时，磁吸部伸出安装腔，在按压部伸出安装腔时，磁吸部进入安装腔，驱动件与按压部连接，且在按压部进入安装腔后，驱动件可驱动按压部伸出安装腔。本发明的用于水轮发电机组的振摆监测装置可实现振动传感器在检测面任意位置的安装与拆除，灵活性高，适用性强。
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公开(公告)号：CN116047285B
公开(公告)日：2023-11-10
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：CN116741199A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310713599.2
申请日：2023-06-15
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: 本申请提出了一种基于音频数据的供水系统的检测方法及其装置，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取供水系统对应的候选音频数据；对候选音频数据进行多个维度的特征提取，获取目标特征数据，目标特征数据包括多个维度的特征数据；将目标特征数据输入目标支持向量机SVM模型，由目标SVM模型对目标特征数据进行二分类处理，确定供水设备的工作状态；响应于工作状态为故障状态，生成告警信息。本申请可以及早发现供水系统的故障，延长设备的寿命和保持系统的高效运行。
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