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公开(公告)号：CN109375161A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811194139.9
申请日：2018-10-15
Applicant: 东北大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明提供一种增强型超低频电磁波定位收发装置，涉及管道内检测器定位技术领域。本发明通过超低频信号发生单元将周期脉冲信号传输至超低频谐振磁场叠加激励电路，超低频谐振磁场叠加激励电路经过发射线圈将激发的叠加磁场的模拟信号传输至接收线圈，接收线圈将模拟信号输出至模拟信号处理电路，模拟信号处理电路将接收的模拟信号经由A/D转换单元的转换将数字信号传输至中央处理单元。本发明采用了低频谐振磁场叠加激励电路，使得每一组的主、副线圈都工作在最大电流状态下，同时，结合主、副线圈双线反向缠绕的结构，增强了发射磁场的强度，提高了检测距离和定位精度。
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公开(公告)号：CN109359389A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811215451.1
申请日：2018-10-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于典型负荷动态博弈的城市电动汽车充电决策方法，涉及电充汽车充电技术领域。该方法根据电网短期负荷曲线聚类得到某地区典型用户负荷类型，并计算得到电动汽车理想充电负荷曲线，以充电需求约束、充电时间约束、电动汽车充电数量限制、电网电力负荷曲线、配电网容量作为边界条件，以充电负荷曲线与理想充电负荷曲线误差最小为约束条件，以用户用电成本最低为目标函数，建立优化方程，并求解，得到充电策略，通过动态博弈的决策结果判断是否对电动汽车进行充电。本发明提供的方法，能改善电网负荷特性使电网在电动汽车接入后波动最小，提高电力设备负荷率，在此基础上使电动汽车用户花费的充电成本最低。
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公开(公告)号：CN109325544A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811182189.5
申请日：2018-10-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于中层特征的管道异常分类方法，涉及管道无损检测和数据挖掘领域。该方法包括：步骤1.管道漏磁信号的预处理；步骤2.获取漏磁数据样本集；步骤3.生成漏磁数据样本的显性特征；步骤4.基于BOW模型生成漏磁数据样本的中层特征：对每个样本圈框并计算差分特征向量；对待聚类差分特征向量集进行K-Means聚类，得到k个视觉单词；统计每个视觉单词在每个样本中的频数，得到每个样本的中层特征向量；步骤5.基于联合稀疏表示的特征融合算法，将样本的显性特征与中层特征融合，形成联合稀疏矩阵，利用分类判别函数对样本分类。本发明解决了现有技术中管道异常的特征提取和分类准确性低、检测效果不理想的技术问题。
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公开(公告)号：CN109212018A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811092531.2
申请日：2018-09-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于压缩感知的管道漏磁数据分级压缩方法，涉及管道无损检测和信号处理领域。本发明所述方法包括下述步骤：步骤1.对管道漏磁数据进行滤波等预处理；步骤2.依据基础分级阈值的不同对待分级管段的漏磁数据进行分级；步骤3.对不同级别的漏磁数据构造相对应的稀疏变换基；步骤4.对不同级别和大小的漏磁数据构造相对应的观测矩阵，对漏磁数据进行稀疏采集，得到观测值；步骤5.利用正交匹配追踪算法对观测值进行重构，得到重构的管道漏磁数据。本发明解决了现有技术中压缩时间长、压缩比例低以及压缩后数据缺陷信息容易有较多缺失的技术问题，保证了对管道漏磁数据最大化压缩的同时，完整地保留漏磁数据中的各种缺陷信息。
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公开(公告)号：CN109115868A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201811147005.1
申请日：2018-09-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于脉冲涡流的缺陷深度检测装置及方法，涉及无损检测技术领域。具体方法如下：激励信号发生器产生周期脉冲信号，经过功率放大模块之后，加在激励线圈两端；检测线圈接收试件上方磁场信号，转换成模拟电压信号后输出给信号调理模块；信号调理模块对模拟电压信号进行滤波、放大后输出给A/D转换模块；A/D转换模块在采集触发模块控制下进行信号的模/数转换，转换后的数字信号送入特征参数辨识模块辨识得到特征参数，然后送入基于随机森林的缺陷深度检测模块，检测试件上缺陷的深度信息。本发明装置建立的脉冲涡流检测系统的物理模型，由于考虑了试件上感应涡流对特征参数的影响，提高了建模精度，减小了缺陷深度的检测误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109086793A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810675216.6
申请日：2018-06-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明的一种风力发电机的异常识别方法，将SCADA数据中异常的属性剔出，保留的其他属性经k-means聚类；将属性分别经t-SNE降低成固定维数；将降维后的有效数据进行皮尔森相关系数计算排序，转换为图片作为CNN的输入，通过对图片二分类实现风机的正异常判断。该异常识别方法在建立风机异常识别模型时，输入输出涉及所有属性，模型可以有效识别多类属性同时发生多种异常，模型具有通用性，适用于任何风场；采用先聚类后类内降维的数据预处理方法，去除了不必要的干扰，提高准确性；采用卷积神经网络进行属性异常识别可抑制噪声干扰，准确发现风机属性图片微小变化，较强的区别特征的能力和鲁棒性使其具有更好的准确性。
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公开(公告)号：CN108832630A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810784823.6
申请日：2018-07-17
Applicant: 东北大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种基于预想事故场景的电网CPS预防控制方法，涉及电力系统自动化技术领域。该方法首先构建初始事故场景模型，基于特征相似度得到优化后的预想事故场景集；再分别从电网负荷的经济性损失指标、重载后果严重度指标、电压偏移严重度指标、频率偏移严重度指标、通信中断严重度指标综合分析计算其效益函数；然后基于灵敏度得到潮流转移控制策略、电压失稳调整策略、节点移除策略和通信可靠调节策略，进而构建求解模型，采用松弛法进行有限次数迭代得到混合预防控制措施。本发明提供的基于预想事故场景的电网CPS预防控制方法，得到针对不同预想事故场景的电网混合预防控制方法，实现电网的主动防御，保证电力系统的安全运行。
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公开(公告)号：CN104155360B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201410352876.2
申请日：2014-07-21
Applicant: 东北大学
IPC: G01N27/90
Abstract: 本发明提供一种管道内检测器信号激发与采集装置及管道缺陷检测方法，装置包括中央控制模块、终端处理器和16个涡流传感器模块；方法包括16个涡流传感器的激励线圈实时对海底石油管道进行激励并获得16个响应信号；将响应信号转换成电压信号；终端处理器对电压信号转换得到数字信号；16个终端处理器定期将数字信号发送至中央控制模块并存储；将信号激发与采集装置从海底石油管道取出，并与上位机连接；上位机读取信号激发与采集装置的中央控制模块存储的数字信号，根据读取的数字信号进行海底石油管道泄漏检测。本发明设计同轴三线圈法设计涡流传感器，增加一个激励线圈，在同等条件下比常规涡流传感器测量距离远，能更充分满足管道内部测量要求。
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公开(公告)号：CN106950276A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710168186.5
申请日：2017-03-21
Applicant: 东北大学
IPC: G01N27/83
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的管道缺陷深度的反演方法，随机生成管道缺陷轮廓：生成n组管道缺陷深度矩阵，基于磁偶极子模型仿真得到n组管道缺陷轮廓的轴向漏磁信号，获取实测的k组管道缺陷深度矩阵，并采用磁场传感器测量其相应的轴向漏磁信号，构造卷积神经网络模型，采用仿真的管道缺陷轮廓的轴向漏磁信号和实测的管道缺陷轮廓的轴向漏磁信号对卷积神经网络模型进行训练，得到最终的卷积神经网络模型，将未知深度的管道缺陷的轴向漏磁信号进行预处理后，输入最终的卷积神经网络模型，得到未知深度的管道缺陷的深度预测值，本发明方法有效地减少了网络训练所需要的参数，减少了对缺陷反演所需的时间。
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公开(公告)号：CN106645384A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610844081.2
申请日：2016-09-23
Applicant: 东北大学
IPC: G01N27/83
CPC classification number: G01N27/83
Abstract: 本发明提供一种管道漏磁内检测器数据的自适应滤波方法，涉及管道故障诊断技术领域。该方法利用管道内检测器装置采集漏磁信号，并进行放大存储，转化为实际数字电压信号，对该数字电压信号进行基线校正，然后对异常数据进行查找、剔除和补偿；进行单通道信号分类，对不同的信号类别采取相应的单通道自适应滤波算法进行线滤波；通过对比和分析相邻通道间噪声影响的程度，进行漏磁信号多通道均衡化；再进行多通道信号区域分类，对不同的信号区域采取相应的多通道自适应滤波算法进行面滤波。本发明提供的方法使管道寿命预测更加准确，管道故障诊断时更加易于特征提取，滤波效果明显，并具有快速精准的大数据处理功能。
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