-
公开(公告)号：CN110135645B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201910421875.1
申请日：2019-05-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种架空输电线路全光纤动静态监测和趋势预测系统及方法，使用全光纤监测技术实现对架空输电线路多参数监测预警，实现对电力线路周边环境气温、气压等准静态环境数据和输电线路动态风舞数据等动态参数的全方位连续时空在线监测，方法在监测动静态数据的同时，利用前期采集的监测数据并基于LSTM网络模型能够实现对气温、气压等环境变化参数、线路舞动等动态变化参数的预测，及时防范可能发生的气象灾害和以便于对异常舞动线路区段进行有针对性的巡检和重点防护。监测手段属于非电气手段，传感器无源且本质安全，系统具备天然的抗电磁干扰及抗雷击能力，适用于长距离输电线路的野外恶劣环境及极端复杂气候条件。
-
公开(公告)号：CN108932480B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201810590114.4
申请日：2018-06-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于1D‑CNN的分布式光纤传感信号特征学习与分类方法。解决现有分布式光纤传感系统采用人工提取的事件可分辨特征对复杂变化的环境适应能力差，耗时、费力的问题。本发明对获取的各空间点的分布式光纤传感声音、振动信号进行时间分割，建立典型事件信号数据集；构建一维卷积神经网络(1D‑CNN)模型，利用典型事件信号数据训练集对网络进行迭代更新训练得到最优网络参数，利用最优网络学习并提取不同类型事件的1D‑CNN可分辨特征，得到典型事件信号特征集；利用典型事件信号特征集训练不同类型分类器后，筛选出最佳分类器。测试时将测试数据输入最优1D‑CNN网络得到事件可分辨特征，再输入最佳分类器得到分类结果。
-
公开(公告)号：CN113191321A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110562514.6
申请日：2021-05-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于生成对抗网络的光纤分布式地震波信号降噪方法，利用生成对抗网络对光纤分布式地震波信号随机噪声和缆波噪声进行有效去除，本网络包含注意力生成网络、注意力判别网络两部分，其中注意力生成网络由注意力循环神经网络、自动编码器两部分构成。利用注意力机制构建注意力循环神经网络，生成针对地震波图像信号中的随机噪声和缆波噪声的空间注意力权重矩阵；然后利用上下文卷积自动编码器生成降噪后的DAS地震波信号；当注意力判别网络无法判断出输入的去噪后DAS地震波信号是来自数据库的真实数据还是生成网络生成的数据时，基于生成对抗网络的光纤分布式地震波信号降噪算法训练完成。
-
公开(公告)号：CN112985574A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110216451.9
申请日：2021-02-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明基于模型融合的光纤分布式声波传感信号高精度分类识别方法，属于光纤分布式传感和机器学习技术领域。本发明在DAS信号识别中引入stacking策略将机器学习中决策树模型、随机森林模型、支持向量机模型和极值梯度提升算法模型进行集成，对DAS系统获取的原始数据进行预处理再提取多分析域的特征，并利用人工神经网络对特征进行进一步的提取和分类，使用逻辑回归对上述模型的预测结果进行再学习，得到当前输入信号所处的环境状态的最终预测。该识别方法具有比传统方法更高的识别率以及更短的判别时间，在追求实时性的光纤分布式传感检测方面具有重大意义。
-
公开(公告)号：CN112749637A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011593993.X
申请日：2020-12-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于SNN的分布式光纤传感信号识别方法，包括以下步骤：S1数据准备：构建不同类型的事件信号数据集；S2信号预处理：对事件信号数据集中的时间信号做信号预处理，构建时频特征数据集；S3构建脉冲神经网络：基于得到的时频特征数据集，构建脉冲神经网络，并采用无监督学习方法训练；S4识别分类：根据每类样本在兴奋层中每个神经元的脉冲响应强度来定义每个兴奋层神经元所属类别；根据测试样本在每类神经元的平均脉冲响应个数来判定其类别；本发明具有在线实时处理能力，在实际应用中有效避免常见CNN模型中的过拟合问题，能达到较好的识别效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111626153A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010404189.6
申请日：2020-05-13
Applicant: 电子科技大学 , 南京艾森斯智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的局放故障状态识别方法，涉及电力设备局部放电检测识别领域，首先通过局放声光联合检测系统采集局部放电信号，获取原始数据，经过数据预处理，包括异常值检测与清洗、数据去噪和数据标准化，再从多分析域提取信号特征，将得到的超声信号特征、紫外信号特征输入到本发明设计的两阶段Stacking-Bagging集成学习模型中，最终通过相对多数投票判断出当前输入信号所处的局放故障状态。该识别方法对电力设备的局放故障状态识别率高，且识别稳定性高。
-
公开(公告)号：CN109344195A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811251182.4
申请日：2018-10-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于HMM模型的管道安全事件识别及知识挖掘方法，属于管道安全事件监测领域；其方法包括步骤1：提取各空间点采集的信号的多域特征，获取信号的特征矢量序列；步骤2：将特征矢量序列输入HMM模型进行离线训练，完成组建典型事件HMM模型库；步骤3：将待识别信号经步骤1获取当前特征矢量序列后，将其输入典型事件HMM模型库进行识别并输出事件判断类型，同时计算最优隐状态序列作为事件状态序列演化过程信息进行输出，完成知识挖掘；本发明的HMM模型基于特征时序进行分析和识别，有效提高事件识别率；同时对事件状态序列演化过程实现了知识挖掘，以此可进行短期预测。
-
公开(公告)号：CN105654683B
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201610039958.0
申请日：2016-01-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种光纤围栏远程标定及单人测试方法，包括以下步骤：利用光信号解调设备周期性注入绑设于围栏上或埋入地下的探测光缆中光脉冲信号；工作者携带手持终端随机对探测光缆的不同位置进行扰动或破坏，光缆中传输的光脉冲信号相位及偏振信息发生改变，向散射回来的被扰动调制后的光脉冲信号，经所述光信号解调设备接收进行光电和模数转换，并传输至处理主机；利用手持终端的GPS定位功能，获取当前手持终端的具体位置；手持终端接入GPRS网络，利用GPRS网络建立与处理主机无线通信，将手持终端的GPS位置通过无线网络传输至处理主机等步骤。本发明够降低光纤围栏特别是长距离光纤围栏应用中的人力成本，大大提高工作效率和标定、测试结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN103592064B
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201310600069.3
申请日：2013-11-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种光纤传感器，提供了一种光纤法珀力传感器及其制备方法，包括低反射率光纤布拉格光栅、微光纤锥、光纤菲涅尔反射面，制作过程包括以下步骤：在单模光纤上制作低反射率光纤布拉格光栅后，将其一端固定，另一端固定在一维电动位移台上，通过加热光纤布拉格光栅的固定端使其融化，同时通过电动位移台控制运动端的加速度与速度，实现微光纤锥结构，然后切割固定端得到光纤菲涅尔反射面。本发明利用低反光纤布拉格光栅和光纤菲涅尔反射面的构成法珀腔，探测外力引起的波长变化实现力传感。与普通光纤相比，通过截面积更小的微光纤锥提高了力灵敏度。
-
公开(公告)号：CN104236598A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410454098.8
申请日：2014-09-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01D5/26
Abstract: 本发明提出一种偏振敏感光时域反射仪多点扰动检测与定位方法，属于分布式光纤传感及其应用领域。累积偏振敏感光时域反射仪(P-OTDR)不同时刻的光时域信号，将时间-空间轴信号联立构成一个二维原始信号矩阵，进行差值及二值化处理后对该二值化差值图像进行水平累加预处理，通过对预处理后的二值化差值图像进行边缘检测及自动分类的方法来解决偏振敏感光时域反射仪(P-OTDR)多点扰动检测与高精度定位的难题。该方法在长距离周界安防、油气输送管道、架空电缆、埋地光缆等的安全监测领域具有广泛的应用价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
88
records
(took 0.03 seconds)
