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公开(公告)号：CN107863756B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201710910395.2
申请日：2017-09-29
Applicant: 西安工程大学
IPC: H02H7/08
Abstract: 本发明公开了一种高压开关柜电动底盘车内直流电机的堵转保护方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，采集直流电机的原始运行数据作为直流电机的堵转特征量；步骤2，对步骤1所采集的电流数据进行降噪分析处理；步骤3，确定保护阈值的设定范围；步骤4，根据步骤3得到的阈值设定范围来设定实际保护值并进行堵转保护。有效消除了运行过程中干扰因素并能够快速提取堵转特征量，并实现对堵转保护阈值的动态调整。
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公开(公告)号：CN106127756B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610452634.X
申请日：2016-06-21
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征信息融合技术的绝缘子识别检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，利用安装在现场铁塔或铁杆上的带云台的定焦摄像机采集的输电线路上绝缘子的图像信号；步骤2，对步骤1采集到图像进行预处理；步骤3，从预处理后的图像中提取绝缘子的纹理特征向量；步骤4，提取待识别绝缘子颜色特征向量，对步骤1中采集到的绝缘子图像的HSV色彩空间进行非等间隔量化；步骤5，采用基于区域描述方法中Hu矩算法提取绝缘子形状特征；步骤6，将步骤3、步骤4、步骤5中提取到绝缘子的3种特征进行融合，本发明的方法能够简单、可靠、快速、自动检测绝缘子的运行状态，从而预防因绝缘子断裂引起的电力系统故障。
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公开(公告)号：CN109270442A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201810954033.8
申请日：2018-08-21
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01R31/327 , G06K9/62 , G06N3/12
CPC classification number: G01R31/3275 , G06K9/6268 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开的基于DBN-GA神经网络的高压断路器故障检测方法，具体按照如下过程：将在线监测系统监测的电流数据，作为输入变量；然后，利用基于深度信念神经网络的深度学习算法构建故障类型预测模型，确定限制玻尔兹曼机模型，记为RBM，将一部分电流数据样本提取到构建该模型并进行训练；经过对受限玻尔兹曼机的训练后，对整个深度信念神经网络模型进行训练学习；最后将所有的数据输入到训练好的故障类型预测模型中，由故障类型预测模型对输入的分合闸线圈电流数据进行处理，完成对高压断路器故障检测。本发明公开的方法在弥补人工神经网络检测的不足的同时，能更加准确有效地判断断路器的故障类型，进而能够有效率的检修。
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公开(公告)号：CN108875783A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810437756.0
申请日：2018-05-09
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向不平衡数据集的极限学习机变压器故障诊断方法，具体为，步骤1、将采集的油浸式变压器带有类标签的不平衡样本集S＝{(x1,t1),(x2,t2)...(xn,tn)}按6:1的比例分为训练样本和测试样本；其中，xi代表样本属性，i＝1，2，3，4，5，6，具体包含氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳，六种属性；ti代表类别标签，i＝1，2，3，4，5，6，1、2、3、4、5、6分别对应正常状态、中温过热、高温过热、局部放电、火花放电、电弧放电，并用PAM算法对其进行聚类，并用PAM算法对其进行聚类；步骤2、以PAM算法的聚类簇心作为中心点，对于少数类；步骤3、极限学习机分类输出阶段，首先建立DAG‑ELM模型，然后，阶段2产生的新数据集仍按6:1分成训练集和测试集，6份用于训练建模，1份用于验证分类效果。本方法解决了不平衡数据集对变压器故障诊断结果的影响。
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公开(公告)号：CN108229581A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810098080.7
申请日：2018-01-31
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多分类AdaBoost的变压器故障诊断方法，首先根据变压器特征数据训练建立粒子群优化核极限学习机模型；然后为了进一步对变压器故障诊断准确率进行提高，将PSO‑KELM作为弱分类器，利用AdaBoost算法对其进行进一步的提升；最后在将PSO‑KELM作为弱分类器进行每轮迭代时，组成临时强分类器，并根据临时强分类器的分类结果，统计标签之间的相似性，动态调整样本的权重，从而提高变压器故障诊断的准确率，解决了现有技术中存在的电力变压器的内部故障诊断准确率较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107644127A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710806025.4
申请日：2017-09-08
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了基于IMABC优化支持向量机的变压器故障诊断方法，步骤1、将采集的油浸式变压器带有类标签的样本集S＝{(x1,y2),(x2,y2)…(xn,yn)}分为训练样本和测试样本；xi代表样本属性，包含氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔五种属性；yi代表类别标签，1、2、3、4、5、6分别对应正常状态、中温过热、高温过热、局部放电、火花放电、电弧放电；步骤2、提出一种改进人工蜂群算法，将种群分类和基因突变融入该人工蜂群算法，优化支持向量机的参数；步骤3、将Ci和σi作为支持向量机的优化参数，建立多级支持向量机故障诊断模型，利用步骤1中的数据进行变压器的故障诊断。本发明的变压器故障诊断方法能有效优化支持向量机的参数，提高了进行二分类时的准确率。
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公开(公告)号：CN104215321B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410488271.6
申请日：2014-09-22
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明公开的基于光纤传感器的断路器振动监测系统，包括有安装于断路器上的多个光纤光栅振动传感器和安装于断路器输出触点处的开关量检测模块，光纤光栅振动传感器通过依次与光纤光栅解调仪、信号调理模块及AD转换模块连接，AD转换模块与开关量检测模块分别与隔离单元模块连接，隔离单元模块依次与数字信号处理器、上位机连接；本发明还公开了上述监测系统的监测方法，在断路器的多个位置上安装光纤光栅振动传感器，采集断路器的振动信号，然后对信号进行处理，传输到上位机，从而可确定传感器的最佳安装位置和实现对断路器机械状态的监测。本发明基于光纤传感器的断路器振动监测系统及监测方法实现了对运行中的断路器进行实时振动监测。
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公开(公告)号：CN106228172A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610834999.9
申请日：2016-09-20
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类分析的破损绝缘子图像提取方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，读取巡检绝缘子原始图像P，并进行预处理，步骤2获得与两个分量对应的K维码本向量，步骤3，获取属于目标区域的色调分量H和饱和度分量S的聚类中心；步骤4，得到色调分量H和饱和度分量S的模糊隶属度uHO和uSO；步骤5，利用色调分量H和饱和度分量S的模糊隶属度uHO和uSO，构造二维特征向量F(x,y)，步骤6，对特征向量F(x,y)进行聚类分析，获取对应的cF(x,y)，步骤7，根据步骤6获取的cF(x,y)，可获取巡检绝缘子图像中绝缘子的背景区域及目标区域。本发明解决了现有技术中存在的无法在巡检图像中准确提取破损绝缘子的问题。
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公开(公告)号：CN106025881A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610307700.4
申请日：2016-05-11
Applicant: 西安工程大学
IPC: H02B3/00
CPC classification number: H02B3/00
Abstract: 本发明公开了一种高压开关柜电动操控装置，包括主控单元模块，主控单元模块分别连接有电源模块、驱动电路模块、保护电路模块、开入量模块、按键处理模块或/和液晶显示模块、红外位移传感器。本发明还公开了上述操控装置的操控方法。本发明高压开关柜电动操控装置中手车电机和接地开关电机共用一路硬件电路控制，只需通过控制第二继电器，很方便的实现两者之间的切换，大大节省了成本；本发明操控方法实现驱动电机软启动、软停止、急停、应力释放、堵转保护的精确控制。
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公开(公告)号：CN105709956A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610195699.0
申请日：2016-03-31
Applicant: 西安工程大学
CPC classification number: B05B9/04 , B05B12/082 , B05B12/12
Abstract: 本发明公开了一种模拟野外环境的可调节自动喷雾系统，包括综合智能控制台和与之相连的压力雾化系统和温湿度传感器，温湿度传感器与液滴直径监测仪连接，压力雾化系统与溶液配比桶和空气雾化喷嘴连接。使用该系统可在室内模拟野外雨、雾等自然环境，继而模拟输电线路覆冰及融冰过程。本发明还公开了上述的模拟野外环境的可调节自动喷雾系统的控制方法。
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