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公开(公告)号：CN119468016A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411949573.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明一种基于传感器的智能注脂方法及系统，方法包括：通过传感器采集设备启/停信号、转轴转速、轴承温度运行参数等；判断设备启/停状态变化时联动启/停注脂器；根据已有参数计算润滑脂累计消耗量，动态调整注脂量；根据已有参数诊断轴承运行状态，当控制系统判断设备轴承处于异常运行状态时，启动预警/报警处置。本发明能够实现机电设备无人值守时自动润滑注脂，降低人力成本，节约润滑脂，提高设备可靠性。
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公开(公告)号：CN118898381B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411393839.6
申请日：2024-10-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种航空港综合能源系统日前优化调度方法及装置，涉及调度优化领域，包括：建立包含冰蓄冷系统的航空港综合能源系统架构；对航空港综合能源系统架构的荷端的冷负荷进行分析，得到供冷负荷弹性特性；根据供冷负荷弹性特性将航空港综合能源系统架构的供冷系统功率平衡约束由等式约束转换为区间约束；构建考虑供冷负荷弹性特性和冰蓄冷系统协同的当前调度周期的航空港综合能源系统日前优化调度模型并在满足约束条件下，以运行成本最低和环境成本最小为优化目标的情况下进行求解，得到下一个调度周期的日前优化调度方案，本发明解决了现有调度方式未考虑舒适度体验和供冷负荷弹性特性的问题。
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公开(公告)号：CN117992860A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410402329.4
申请日：2024-04-03
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G01N30/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种油浸式电力变压器缺陷预警与辨识方法及装置，涉及数据处理领域，包括：确定关键时序变量并构建参考样本矩阵和实测样本矩阵，基于参考样本矩阵和实测样本矩阵为每个关键时序变量拟合得到参考分布和扰动分布，根据参考分布和扰动分布计算各个关键时序变量的不一致性指标得分，根据各个关键时序变量的不一致性指标得分计算得到各时段的全局综合不一致指标得分；根据连续时段内的全局综合不一致指标得分确定是否触发报警，利用触发报警的时段的各个关键时序变量的不一致性指标得分结合特征气体法进行故障辨识，确定缺陷类型，解决难以识别变压器运行状态的转变，且难以进行故障类型分析等问题。
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公开(公告)号：CN112466322B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011357068.7
申请日：2020-11-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G10L21/0232 , G10L25/18 , G10L25/51
Abstract: 本发明公开了一种机电设备噪声信号特征提取方法，主要应用于机电设备故障诊断领域。所述方法先对所采集的噪声信号原始数据进行外部噪声消除、截取等预处理；然后将经过预处理后的噪声信号数据进行快速傅里叶变换(FFT)，得到噪声信号频谱信息；再将此频谱数据按幅值的积分值分为m段，得到各个分段的频带宽度信息；最后将带宽信息进行换算，提取特征值用于故障诊断。本发明原理和公式简单、计算量小、运算速度快、故障辨识率高，其最大优点是易于在嵌入式系统和DSP程序中实现。
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公开(公告)号：CN116087766A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211555500.2
申请日：2022-12-06
Applicant: 华侨大学
IPC: G01R31/34 , G01R31/52 , G01M13/028 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于振动相关性法的发电机转子匝间短路辅助诊断方法及系统，方法包括：从DCS系统中读取励磁电流和多路发电机轴振信号实时值；将读取的数据推入缓存，同时剔除过期缓存数据，如果缓存数量不符合计算要求，则跳过后续计算和诊断环节；计算励磁电流波动系数，如果系数低于设定阈值则跳过后续计算和诊断环节；计算每一路轴振信号相对励磁电流平方的相关系数；计算多路振动信号相关系数的综合指标ρ；根据综合指标ρ进行故障诊断，判断出转子是否发生了短路。本发明过程简单，不需要依赖历史数据，部署实施容易，能够对发电机转子匝间短路进行快速诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115796307A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211527095.3
申请日：2022-12-01
Applicant: 华侨大学
IPC: G06N20/10 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种发电机组人工智能系统自动学习方法、装置及可读介质，响应于在发电机组人工智能系统部署后或在发电机组人工智能系统的模型重置后，进入样本收集阶段进行样本收集，得到收集的样本；响应于确定收集的样本达到全面性要求，对收集的样本进行样本筛选，得到筛选的样本；将筛选的样本用于发电机组人工智能系统的模型训练，得到经训练的模型，将经训练的模型应用于日常运行中；在日常运行阶段，响应于确定发电机组大修，判断经训练的模型是否需要重新训练，若是，则对发电机组人工智能系统的模型进行重置，并重复上述步骤，否则继续进行日常运行。本发明能够实现发电机组人工智能系统学习自动化，减少人工干预环节，提高学习时效。
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公开(公告)号：CN112014047B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010877952.7
申请日：2020-08-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种有载分接开关机械故障诊断方法,包括以下步骤：通过加速度传感器采集不少于两个位置的有载分接开关装置运行状态下的振动信号，并进行预处理；对预处理后的不少于两个通道振动信号分别进行GA‑VMD分解，并提取能量熵和模糊熵构造特征向量，作为耦合隐马尔可夫模型的观测值矩阵输入；对步骤2所求得的特征向量输入耦合隐马尔可夫模型进行训练，建立耦合隐马尔可夫模型运行状态模型；将测试集输入步骤3所得的运行状态模型中，根据最大似然概率判断有载分接开关所处状态及故障类型。本发明提出的有载分接开关机械故障诊断方法，诊断结果确实精度高,结构简单,可操作性强。
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公开(公告)号：CN112268615A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011357161.8
申请日：2020-11-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种机电设备振动信号特征提取方法，主要应用于机电设备故障诊断领域。所述方法先对所采集的振动信号原始数据进行滤波、截取等预处理；然后将经过预处理后的振动信号数据进行快速傅里叶变换(FFT)，得到振动信号频谱信息；再将此频谱数据按幅值的积分值分为m段，得到各个分段的频带宽度信息；最后将带宽信息进行换算，提取特征值用于故障诊断。本发明较小波包分解(WPD)和经验模态分解(EMD)等故障特征提取方式，原理和公式简单、计算量小、运算速度快、故障辨识率高，其最大优点是易于在嵌入式系统和DSP程序中实现。
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公开(公告)号：CN108267489B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201711436207.3
申请日：2017-12-26
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于金属材料电阻温度系数的干变绕组材质的判断方法，包括：在干式变压器在连续运行结束后短暂时间内仍处于高温状态下，用直流电阻测试仪测取此时绕组的热态电阻，用温控仪读取此时绕组的温度；在干式变压器退出运行自然冷却至环境温度之后，用直流电阻测试仪测取此时绕组的冷态电阻，用温控仪读取此时绕组的温度；基于电阻温度换算公式，计算出此时的干式变压器绕组材质的电阻温度系数；将计算出的电阻温度系数T跟铜的电阻温度系数和铝的电阻温度系数分别进行比较以判断出绕组材质为铜还是铝。本发明利用金属材料电阻温度系数的不同来判断干式变压器绕组材质是为铝还是为铜，操作简便，无需破坏设备本体，也不受场地及设备限制。
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公开(公告)号：CN108267489A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201711436207.3
申请日：2017-12-26
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于金属材料电阻温度系数的干变绕组材质的判断方法，包括：在干式变压器在连续运行结束后短暂时间内仍处于高温状态下，用直流电阻测试仪测取此时绕组的热态电阻，用温控仪读取此时绕组的温度；在干式变压器退出运行自然冷却至环境温度之后，用直流电阻测试仪测取此时绕组的冷态电阻，用温控仪读取此时绕组的温度；基于电阻温度换算公式，计算出此时的干式变压器绕组材质的电阻温度系数；将计算出的电阻温度系数T跟铜的电阻温度系数和铝的电阻温度系数分别进行比较以判断出绕组材质为铜还是铝。本发明利用金属材料电阻温度系数的不同来判断干式变压器绕组材质是为铝还是为铜，操作简便，无需破坏设备本体，也不受场地及设备限制。
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