公开(公告)号：CN114419360A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202111392296.2

申请日：2021-11-23

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 孙灵芳 ,  李鑫林 ,  祝国强 ,  闫建新 ,  马乐 ,  李霞 ,  冯国亮 ,  付春阳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种光伏红外热图像分类及定位方法，包括构建光伏板红外热图像数据集，进行预处理，并按照预设比例划分为训练集和测试集；基于训练集训练辅助生成式对抗网络，得到训练好的生成器和鉴别器，结合图像数据和生成器，对编码器进行训练，并将训练好的编码器参数固定；将测试集中的图像数据输入到训练好的鉴别器中，获得光伏图像分类结果；将测试集中的图像输入到训练好的编码器中，并输入到所述生成器中进行重构，得到健康的红外热图像；将输入图像与进行重构后的图像进行像素对比，对热斑进行定位。本发明利用辅助生成式对抗网络来进行图像重构，重构后图像更加逼近真实状态的健康图像，使得像素对比更加准确，大大提高了热斑定位的精度。

公开(公告)号：CN112148517A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202011120089.7

申请日：2020-10-19

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 孙灵芳 ,  孙守娟 ,  李鑫林 ,  马乐 ,  祝国强 ,  冯国亮 ,  李霞 ,  付春阳

IPC: G06F11/07 ,  G06F11/22 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向转动设备的故障诊断方法，包括以下步骤：利用长短期记忆网络算法对原始数据进行时间关联信息提取；把步骤一输出的数据，内积成特征矩阵；把高斯噪声输入到辅助分类生成式对抗网络算法的生成器网络中；生成器生成的人工故障数据和步骤2输出的数据一起输入到鉴别器；对抗训练生成器和鉴别器。用生成的人工故障数据扩充原始故障数据，然后用其训练鉴别器。本发明的方法，生成器可以生成带有时间序列的人工故障数据，扩充了转动设备的时间序列故障数据集，有效地提高了故障诊断的准确率，对于时间序列故障样本不平衡下的故障诊断更具有优势。

公开(公告)号：CN114419360B

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202111392296.2

申请日：2021-11-23

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 孙灵芳 ,  李鑫林 ,  祝国强 ,  闫建新 ,  马乐 ,  李霞 ,  冯国亮 ,  付春阳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种光伏红外热图像分类及定位方法，包括构建光伏板红外热图像数据集，进行预处理，并按照预设比例划分为训练集和测试集；基于训练集训练辅助生成式对抗网络，得到训练好的生成器和鉴别器，结合图像数据和生成器，对编码器进行训练，并将训练好的编码器参数固定；将测试集中的图像数据输入到训练好的鉴别器中，获得光伏图像分类结果；将测试集中的图像输入到训练好的编码器中，并输入到所述生成器中进行重构，得到健康的红外热图像；将输入图像与进行重构后的图像进行像素对比，对热斑进行定位。本发明利用辅助生成式对抗网络来进行图像重构，重构后图像更加逼近真实状态的健康图像，使得像素对比更加准确，大大提高了热斑定位的精度。