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公开(公告)号：CN116734911A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310761858.9
申请日：2023-06-26
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: G01D18/00
Abstract: 本申请提出一种传感器状态的监测方法及装置，方法为：在获取当前时段内目标传感器所监测的目标对象的第一运行参数值，及目标传感器的第一数据集后，将第一运行参数值与各工况对应的参考运行参数值进行匹配，确定目标传感器的目标工况，并获取历史时段内目标传感器在目标工况下的第二数据集，之后，根据第二数据集，确定目标传感器在目标工况下对应的基线，以根据基线及第一数据集，确定目标传感器在目标工况下的状态是否异常。由此，根据历史时段内目标传感器在目标工况下的第二数据集，针对性的确定目标传感器在目标工况下的基线，以基于该基及第一数据集，确定目标传感器在目标工况下的状态是否异常，从而提高了目标传感器状态监测的准确性。
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公开(公告)号：CN116338583B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310354566.3
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: G01S5/22
Abstract: 本申请提出一种基于分布式传声器阵列的设备内部噪声声源确定方法，涉及故障定位技术领域。该方法包括：部署K个传声器阵列在设备外壁处紧贴设备外壁，K个传声器阵列之间间隔θ，K为正整数，且K≥1，θ为间隔角度，且θ≥0°；获取K个传声器阵列中每一个传声器的信号校正参数；通过K个传声器阵列分别对设备内Z个噪声声源进行信号采集，并基于每个传声器的信号校正参数得到各自的波形数据，其中不同的传声器阵列对应不同的采集方向，Z为正整数，且Z≥1；根据分布式传声器阵列所采集的波形数据，确定噪声源所在位置及该位置上的噪声功率。本申请实施例中分布式传声器阵列部署难度小，噪声源位置确定的准确性更高。
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公开(公告)号：CN114018499A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111140680.3
申请日：2021-09-28
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，涉及一种水电站水车室噪声声源成像方法。首先设计一个多声音传感器同步声音采集系统；生成一个声音传感器与水电站水车室之间的声音传播距离与声音传播时间的关系表；采集水电站水车室噪声信号，计算噪声声源成像点噪声信号的强度Image，得到水电站水车室噪声声源的成像；根据噪声声源成像点噪声信号的强度Image，确定噪声声源处的工作状态；将所述成像结果可视化。本方法在水车室内使用多个同步采集的声音传感器设备组合成一个大型的声音传感器阵列，利用声阵列成像算法对水导轴承、上腹板和水车室厂房进行全空间声成像，并利用可视化技术显示设备和空间中不同位置的噪声激发强度，用于水车室运行状态监测和故障定位。
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公开(公告)号：CN111428194A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010290444.9
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深度神经网络的磨煤机磨辊的磨损量计算方法，属于设备剩余使用寿命预测和人工智能技术领域。本方法采用深度神经网络定量估计处磨煤机磨辊的磨损量。与已有的通过人工听诊定性估计磨煤机磨辊磨损情况的方法相比，本发明的磨损量计算方法可以定量估计磨辊磨损，对预测磨辊剩余使用寿命更精准，可以减少停机检测磨辊的次数，提高设备利用率，同时在磨辊使用寿命晚期可以实时监测磨辊磨损度，降低意外风险。本发明方法的在线监测技术，可以实时定量估计出磨辊磨损，维护人员可以精准预测磨辊剩余使用寿命，更合理安排停机维护，因此可以大大提高磨煤机的利用率、并降低维护成本。
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公开(公告)号：CN107104803B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710208226.4
申请日：2017-03-31
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于数字口令与声纹联合确认的用户身份验证方法，属于身份验证技术领域。该方法包括初始化阶段：获取初始化训练音频并建立文本相关的通用背景模型；注册阶段：记录用户注册信息并建立文本相关的用户模型；验证阶段：用户按照服务器指定的顺序录制用户验证音频，根据用户验证音频的短时谱特征以及文本相关的用户模型与文本相关的通用背景模型，验证该用户验证音频的声纹是否属于目标用户且内容与正确数字串文本是否相符，得到声纹验证分数和文本验证分数；将两个验证分数加权求和得到最终验证分数，当最终验证分数超过设定阈值时，验证通过。本发明在传统口令验证的基础上，结合数字口令确认和声纹确认，增强了身份验证的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119905110A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510126540.2
申请日：2025-01-27
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练神经网络的任意采样率声音分析方法，涉及声音分析技术领域。包括以下步骤，获取输入音频，转化语谱图，将输入音频进行短时傅里叶变换得到语谱图。本发明解决对采样率跨度差异较大的各种声音信号（如8KHz‑192KHz）统一建模困难的问题。不同于传统的基于重采样的方法，本发明提出在时频域的语谱图上进行固定频段的子带切分，对子带进行建模，可以将任意采样率的语谱图分解为子带图的组合，对子带图提取高维表征后进行向量拼接，得到最终信号表征。在高维表征层面进行向量距离计算判断声音片段之间的相似度。该方法不仅适用于声音，对高频振动等数字信号同样适用。
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公开(公告)号：CN119825595A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411948758.8
申请日：2024-12-27
Applicant: 三峡金沙江云川水电开发有限公司 , 北京华控智加科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种水轮机实时故障预警方法及系统，方法包括：获取水轮机运行数据，对水轮机运行数据进行预处理；利用改进的梯度增强决策树模型对预处理后的水轮机运行数据进行分析，建立和更新故障预测模型；当故障预测模型预测到潜在故障时，通过物联网技术自动发出预警信号。本发明利用改进的梯度增强决策树模型，不仅能够从历史和实时数据中学习故障模式，还能通过自适应特征选择和在线及增量学习机制不断优化预测模型，使得故障预测不仅更为准确，也能自动适应于不同的操作条件和环境变化，极大提高了预警系统的普适性和有效性；本发明在检测到潜在故障时，根据故障的严重性，系统自动触发预设的应急措施。
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公开(公告)号：CN117538032B
公开(公告)日：2024-12-13
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：CN118517367A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410590787.5
申请日：2024-05-13
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: F03B15/00 , F03B11/00 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和图神经网络的水轮机导叶故障自诊断方法，包括S1、构建多传感器数据集；S2、利用深度学习算法识别多传感器数据集中的关键模式和特征；S3、构建图神经网络模型；S4、将步骤S2中提取的特征输入到步骤S3中构建的图神经网络模型中，分析水轮机导叶的整体运行状态；S5、根据图神经网络模型输出，实时监测并分析水轮机导叶的性能指标；S6、应用预训练的故障诊断模型，对步骤S5中识别的异常信号进行解释，诊断潜在的故障原因和故障类型；S7、根据步骤S6的诊断结果，自动生成故障预警。本发明通过深度学习和图神经网络技术，能够实时处理和分析来自多个传感器的大量数据，确保导叶的运行状况被实时且准确地监控。
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公开(公告)号：CN114024820B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111123875.7
申请日：2021-09-24
Applicant: 北京华控智加科技有限公司
IPC: H04L41/0253 , H04L41/22 , H04L41/14
Abstract: 本申请属于设备状态监测技术领域，具体而言涉及一种设备健康画像方法。本公开方法首先获取待测设备的多种相关数据，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，确定待测设备中关键组件的健康雷达图。本方法采用的多维度健康评估方向相比单维度方法评价更全面，能有效降低传统方法利用单一指标报警漏报和虚报高的问题；采用丰富的可视化技术展示多维度健康信息辅助运维监盘人员迅速准确抓住关键信息，全面把握设备的整体和局部健康状态，优化运维决策。
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