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公开(公告)号:CN110321616A
公开(公告)日:2019-10-11
申请号:CN201910558150.7
申请日:2019-06-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司 , 东北大学
Abstract: 本发明的基于小波变换和注意力模型的三跨杆塔故障诊断方法,包括:对三跨杆塔进行ANSYS有限元建模和ANSYS完全法瞬态动力分析,找到关键杆件分布,进而确定振动速度传感器的安装位置;将振动速度传感器安装在三跨杆塔上,利用振动速度传感器采集三跨杆塔的振动数据;对采集到的振动数据进行预处理,将异常值剔除;对预处理后的振动数据进行小波变换,得到小波变换后的数据;将小波变换后的数据输入到训练好的注意力模型中,注意力模型对数据进行分析诊断,进而判断三跨杆塔是否存在故障。该方法能够实时准确地对杆塔螺栓工作状态的进行判别,提高了诊断效率。
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公开(公告)号:CN110321616B
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN201910558150.7
申请日:2019-06-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司 , 东北大学
IPC: G06F30/23 , G01H17/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明的基于小波变换和注意力模型的三跨杆塔故障诊断方法,包括:对三跨杆塔进行ANSYS有限元建模和ANSYS完全法瞬态动力分析,找到关键杆件分布,进而确定振动速度传感器的安装位置;将振动速度传感器安装在三跨杆塔上,利用振动速度传感器采集三跨杆塔的振动数据;对采集到的振动数据进行预处理,将异常值剔除;对预处理后的振动数据进行小波变换,得到小波变换后的数据;将小波变换后的数据输入到训练好的注意力模型中,注意力模型对数据进行分析诊断,进而判断三跨杆塔是否存在故障。该方法能够实时准确地对杆塔螺栓工作状态的进行判别,提高了诊断效率。
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公开(公告)号:CN110866556A
公开(公告)日:2020-03-06
申请号:CN201911100240.8
申请日:2019-11-12
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于堆栈式支持向量机的杆塔螺栓状态监测方法及装置,包括:振动数据集采集及预处理;将预处理后的数据进行小波变换构造特征向量;利用特征向量训练对抗支持向量机A-SVM;训练堆栈式支持向量机S-SVM;利用训练后的堆栈式支持向量机模型实现杆塔状态自动监测;装置为:AD采集模块的输入端接有振动速度传感器,输出端与FPGA相连,FPGA分别与GPRS模块、up2开发板相连,up2开发板向控制继电器模块发送控制指令,控制继电器模块输出端与振动速度传感器相连;GPRS模块与远端上位机通讯。本发明能够对杆塔安全状态进行监测,减少杆塔出现螺栓松动导致的事故,保障电力杆塔和输电线路安全稳定运行。
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