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公开(公告)号：CN111144431B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201811312408.7
申请日：2018-11-06
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CBBO‑SVM的变压器故障诊断方法，具体步骤如下，步骤1、所采集的油浸式变压器带有类标签的样本集S＝{(x1,x2,x3,...xn),(y1,y2,y3,...,xm)}；步骤2、对所采集到的数据进行预处理暨归一化处理：将输入量和输出量都归一化到[0,1]，以达到计算方便的目的；步骤3、利用CBBO对支持向量机的参数ci和σi进行优化；步骤4、利用步骤3优化后得到的参数ci和σi建立多级SVM模型，利用样本集数据进行分类，从而达到油浸式变压器故障诊断的效果。该方法能够利用CBBO(混沌生物地理学)算法对SVM(支持向量机)算法的参数进行优化，有效的提高分类的准确率。
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公开(公告)号：CN115629280A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211289289.4
申请日：2022-10-20
Applicant: 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 西安工程大学
Abstract: 本发明提供基于改进型RBF神经网络GIS绝缘缺陷分类识别检测方法，属于GIS设备状态分析技术领域。包括：收集样本数据形成样本数据集作为RBF神经网络的输入层数据；根据所述样本数据集，基于人工免疫网络算法计算出所述RBF神经网络的隐含层中心；定义输出层、以及隐含层与所述输出层的映射关系，形成初始故障诊断模型；基于粒子群优化算法优化所述初始故障诊断模型中所述隐含层到所述输出层之间的连接权重，得到基于RBF神经网络的GIS内部绝缘故障诊断模型；验证所述GIS内部绝缘故障诊断模型，基于所述GIS内部绝缘故障诊断模型进行GIS绝缘缺陷分类识别检测，得出GIS潜在绝缘故障类型的组合数据。
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公开(公告)号：CN113465664A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110670257.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 西安工程大学
Inventor： 马飞越 , 魏莹 , 孙尚鹏 , 陈磊 , 牛勃 , 倪辉 , 朱洪波 , 王博 , 丁陪 , 周秀 , 何宁辉 , 郝金鹏 , 吴慧 , 杨朝旭 , 荣海军 , 张涛 , 田毅 , 刘威峰 , 徐玉华 , 田天 , 伍弘
Abstract: 本发明的罐式电力设备内部异物检测与识别方法通过建立腔体试验平台，模拟设备现场利用不同特征的异物在腔体内发出的超声波信号、振动信号、超高频信号，建立异物识别分析算法并通过训练，得出准确的异物与信号的对应关系数据库。从而能够在实际监测过程中，根据实际设备的腔体中的异物发出的超声波信号、振动信号、超高频信号判断出异物的特征。
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公开(公告)号：CN108413921B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810311820.0
申请日：2018-04-09
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01B21/32
Abstract: 本发明公开了一种输电线路铁塔塔材变形在线监测系统，包括测量分析模块和与之连接的风速风向传感器、监控中心以及设置在输电铁塔不同位置的若干路无线加速度传感器；其中无线加速度传感器安装在输电铁塔15个关键位置，用于测量这些位置的振动加速度。实现了输电线路铁塔塔材变形实时监测，为输电线路安全运行提供保障，减少了铁塔运行的安全隐患。本发明还公开了输电线路铁塔塔材变形在线监测方法，首先进行系统的安装和布置；然后数据采集及预处理，接着在监控中心中，对预处理得到的数据进行进一步的分析处理，根据得到的模态参数的变化情况，判断铁塔结构状态是否正常。
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公开(公告)号：CN117368655A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311115314.1
申请日：2023-08-31
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于气体法检测空气开关柜绝缘缺陷局部放电的仿真方法，将用于描述放电的粒子连续性方程和泊松方程耦合电子能量密度方程从而建立流体动力学模型；依据碰撞理论对实际发生的化学反应进行筛选，在多物理场仿真软件COMSOL中建立金属突出物缺陷模型，并设置计算区域；搭建试验模型；验证所设置的控制方程与化学模型是否能够描述金属突出物模型的放电历程；建立局放量与各种气体生成物之间的关系。本发明从数值分析的角度分析开关柜发生绝缘缺陷局部放电故障时产生气体的体积分数，通过检测空气开关柜内气体体积分数的变化，判断开关柜的绝缘缺陷严重程度，提高系统的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109033574B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201810751447.0
申请日：2018-07-10
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/16 , G06F119/08
Abstract: 本发明的目的在于提供一种考虑运行温度变化的输电导线模态分析方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，根据导线的参数和导线运行时的温度T，计算导线在此温度下的弹性模量ET；步骤2，根据导线的结构参数、运行温度T和步骤1算出的ET，计算出导线在此温度下的长度LT；步骤3，根据导线结构参数、导线每一层的弹性模量计算导线在此温度下的刚度EI；步骤4，通过导线结构参数、步骤2计算出的长度LT和步骤3计算出的刚度EI，计算出该温度下导线的固有频率ωnc。步骤5，通过实时运行的输电导线加速度和风激励，利用现有的导线性能分析方法，判断导线的状态。本发明的方法实现在运行温度变化的情况下，输电线路的模态参数识别方法。
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公开(公告)号：CN110472671B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910673064.0
申请日：2019-07-24
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2411 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开的基于多阶段的油浸式变压器故障数据预处理方法，采集油浸式变压器数据，对其进行孤立点检测，根据孤立点检测的结果，对油浸式变压器数据进行预处理得到待分析的数据集，实现数据预处理。本发明公开的方法利用聚类算法对原始数据进行孤立点检测，并根据变压器的相关导则标准建立规则，剔除伪错误数据，大大降低错报数据量，减少故障诊断分析量，减少工程人员的工作量。利用数据采集约定构建规则II判断是否缺损和冗余，通过数据填充算法和数据简约方法对数据进行补偿，提升了数据质量。
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公开(公告)号：CN109901064B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910199081.5
申请日：2019-03-15
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明公开了基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断方法，具体按以下步骤实施：步骤1：选取典型的数据样本，按照3:1的比例分为训练集和测试集；步骤2：提取经步骤1所得的训练样本的输入特征向量，采用LDA算法进行降维处理，得到一个新的输入特征向量；步骤3：将步骤2得到的输入特征向量作为构建ICA‑LVQ神经网络的输入，经过训练学习输出故障分类结果，以此建立起基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断模型；步骤4：将步骤3得到的高压断路器故障诊断模型对步骤1中的测试集样本进行分类，统计其分类准确率。本发明的基于ICA‑LVQ的高压断路器故障诊断方法能够准确实现高压断路器故障诊断。
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公开(公告)号：CN111144431A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201811312408.7
申请日：2018-11-06
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CBBO-SVM的变压器故障诊断方法，具体步骤如下，步骤1、所采集的油浸式变压器带有类标签的样本集S＝{(x1,x2,x3,...xn),(y1,y2,y3,...,xm)}；步骤2、对所采集到的数据进行预处理暨归一化处理：将输入量和输出量都归一化到[0,1]，以达到计算方便的目的；步骤3、利用CBBO对支持向量机的参数ci和σi进行优化；步骤4、利用步骤3优化后得到的参数ci和σi建立多级SVM模型，利用样本集数据进行分类，从而达到油浸式变压器故障诊断的效果。该方法能够利用CBBO(混沌生物地理学)算法对SVM(支持向量机)算法的参数进行优化，有效的提高分类的准确率。
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公开(公告)号：CN110472671A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910673064.0
申请日：2019-07-24
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开的基于多阶段的油浸式变压器故障数据预处理方法，采集油浸式变压器数据，对其进行孤立点检测，根据孤立点检测的结果，对油浸式变压器数据进行预处理得到待分析的数据集，实现数据预处理。本发明公开的方法利用聚类算法对原始数据进行孤立点检测，并根据变压器的相关导则标准建立规则，剔除伪错误数据，大大降低错报数据量，减少故障诊断分析量，减少工程人员的工作量。利用数据采集约定构建规则II判断是否缺损和冗余，通过数据填充算法和数据简约方法对数据进行补偿，提升了数据质量。
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