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公开(公告)号：CN117831571A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410013499.3
申请日：2024-01-04
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 上海交通大学
IPC: G10L25/51 , G10L19/02 , G10L19/022 , G10L25/18 , G01S3/80
Abstract: 本发明公开了一种变电站多源异常声音信号的定向方法，其包括步骤：采用声音传感器阵列采集变电站的声音信号；基于所述声音信号，采用基于随机矩阵的GMUSIC方法，构建变电站声音阵列的空间谱函数；对所述空间谱函数进行谱峰搜索，将获得的若干个谱峰对应的若干个角度作为多源异常声音信号的定向结果。相应地，本发明还公开了一种变电站多源异常声音信号的定向系统。采用本发明可以实现对两个及两个以上的多目标声源进行定向，并且可以更好地分辨出相邻声源。
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公开(公告)号：CN111693828B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202010448043.1
申请日：2020-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MLE的变电站空间局部放电定位系统，包括特高频无线传感器阵列及数据处理终端，特高频传感器阵列放置于监测区域四周用于测量局部放电强度信息并通过WiFi传输至数据处理终端，数据处理终端用于分析、处理并保存数据。本发明还公开了一种基于MLE的变电站空间局部放电定位方法。本发明在多次测量变电站中局部放电信号强度后，通过似然估计法实现了对局部放电源的定位。与传统的时差法、角度定位法相比，本发明方法只需要测量局部放电信号强度信息，在保证了较高的定位精度的同时，显著减小了系统硬件成本，有效地提高了变电站电力设备的监测、检修效率，具有较好的实际推广应用价值。
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公开(公告)号：CN113252323A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110461473.1
申请日：2021-04-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明提供了一种基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别方法，所述识别方法为：提取断路器合闸过程声音序列组成联合特征向量；对其进行降维优化；利用改进稀疏表示分类算法对特征向量进行识别，完成对断路器机械故障的在线诊断。本发明还提供了一种基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别系统，包括声音传感器以及控制模块，所述声音传感器用于采集断路器合闸对应的声音序列；所述控制模块用于执行上述的基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别方法的步骤流程。本发明具有诊断精度高、抗干扰性强、适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN111693828A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010448043.1
申请日：2020-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MLE的变电站空间局部放电定位系统，包括特高频无线传感器阵列及数据处理终端，特高频传感器阵列放置于监测区域四周用于测量局部放电强度信息并通过WiFi传输至数据处理终端，数据处理终端用于分析、处理并保存数据。本发明还公开了一种基于MLE的变电站空间局部放电定位方法。本发明在多次测量变电站中局部放电信号强度后，通过似然估计法实现了对局部放电源的定位。与传统的时差法、角度定位法相比，本发明方法只需要测量局部放电信号强度信息，在保证了较高的定位精度的同时，显著减小了系统硬件成本，有效地提高了变电站电力设备的监测、检修效率，具有较好的实际推广应用价值。
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公开(公告)号：CN105578198A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510934885.7
申请日：2015-12-14
Applicant: 上海交通大学 , 上海润物信息科技有限公司
IPC: H04N19/89
CPC classification number: H04N19/89
Abstract: 本发明提供了一种基于时偏特征的视频同源Copy-Move检测方法，包括如下步骤：对测试视频进行时空分块预处理，并采用LK光流法计算分块视频的光流序列，得到该视频的区域光流矩阵；根据得到的区域光流矩阵，通过相位相关计算区域的时域偏移矩阵；对测试视频进行分块，并计算每个块的方向梯度直方图Histogram of Oriented Gradient特征，简称HOG特征，生成HOG特征矩阵；利用得到的时域偏移矩阵比对两片区域的HOG特征相似度，生成判决矩阵，将该判决矩阵与Ground Truth比对产生准确率。本发明创新性的使用视频时域特性来检测Copy-Move，并提高了检测准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113252322B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110459940.7
申请日：2021-04-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01M13/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明提供了一种含噪背景下的断路器机械故障诊断方法，包括：选用M个声音传感器采集具有N个声源的声音信号的混合声音信号；通过盲源分离算法对上述混合声音信号进行处理；采用变分模态分解方法对各声源的声音信号进行信号分解；再采用含负样本支持向量描述方法对作为训练样本的断路器各种机械故障合闸时的声音信号的特征向量进行训练并构建含负样本支持向量描述方法的超球体；若作为待识别样本的声音信号的特征向量Tp属于超球体，则认为其属于目标声音类别所表征的断路器机械故障类型。本发明还提供了一种含噪背景下的断路器机械故障诊断装置。本发明通过合理的设计，能够在噪声环境下完成对断路器常见机械状态的准确识别，其适用性广泛。
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公开(公告)号：CN113375787A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110586994.X
申请日：2021-05-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种基于极大似然估计的变电站设备异常声源定位方法，包括以下步骤：S1、采集变电站声音信号样本Y＝[y1，y2，…，yn]，n为正整数；S2、建立变电站声音信号样本的似然函数；基于似然函数获得与其对应的方向角D的估计值，以对变电站设备异常声源进行定位。本发明还提供了一种基于极大似然估计的变电站设备异常声源定位系统，包括：声音传感器阵列：用于采集变电站声音信号样本；处理和定位模块，用于建立变电站声音信号样本的似然函数；基于似然函数获得与其对应的方向角D的估计值，以对变电站设备异常声源进行定位。本发明利用极大似然估计法对变电站设备异常声源进行定位，其可以有效抑制噪声的影响，减小了在低信噪比环境下的误差。
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公开(公告)号：CN105578198B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201510934885.7
申请日：2015-12-14
Applicant: 上海交通大学 , 上海润物信息科技有限公司
IPC: H04N19/89
Abstract: 本发明提供了一种基于时偏特征的视频同源Copy‑Move检测方法，包括如下步骤：对测试视频进行时空分块预处理，并采用LK光流法计算分块视频的光流序列，得到该视频的区域光流矩阵；根据得到的区域光流矩阵，通过相位相关计算区域的时域偏移矩阵；对测试视频进行分块，并计算每个块的方向梯度直方图Histogram of Oriented Gradient特征，简称HOG特征，生成HOG特征矩阵；利用得到的时域偏移矩阵比对两片区域的HOG特征相似度，生成判决矩阵，将该判决矩阵与Ground Truth比对产生准确率。本发明创新性的使用视频时域特性来检测Copy‑Move，并提高了检测准确率。
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公开(公告)号：CN113252323B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110461473.1
申请日：2021-04-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明提供了一种基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别方法，所述识别方法为：提取断路器合闸过程声音序列组成联合特征向量；对其进行降维优化；利用改进稀疏表示分类算法对特征向量进行识别，完成对断路器机械故障的在线诊断。本发明还提供了一种基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别系统，包括声音传感器以及控制模块，所述声音传感器用于采集断路器合闸对应的声音序列；所述控制模块用于执行上述的基于人耳听觉特性的断路器机械故障识别方法的步骤流程。本发明具有诊断精度高、抗干扰性强、适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN113252322A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110459940.7
申请日：2021-04-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学
IPC: G01M13/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明提供了一种含噪背景下的断路器机械故障诊断方法，包括：选用M个声音传感器采集具有N个声源的声音信号的混合声音信号；通过盲源分离算法对上述混合声音信号进行处理；采用变分模态分解方法对各声源的声音信号进行信号分解；再采用含负样本支持向量描述方法对作为训练样本的断路器各种机械故障合闸时的声音信号的特征向量进行训练并构建含负样本支持向量描述方法的超球体；若作为待识别样本的声音信号的特征向量Tp属于超球体，则认为其属于目标声音类别所表征的断路器机械故障类型。本发明还提供了一种含噪背景下的断路器机械故障诊断装置。本发明通过合理的设计，能够在噪声环境下完成对断路器常见机械状态的准确识别，其适用性广泛。
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