公开(公告)号：CN118114128A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202311547312.X

申请日：2023-11-20

Applicant: 云南电网有限责任公司大理供电局

Inventor： 邵洪平 ,  姜贻哲 ,  赵加能 ,  李学腾 ,  杨明昆 ,  杨坤 ,  何晓辉 ,  马宏明 ,  张云 ,  王山 ,  彭庆军

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25

Abstract: 本申请提供一种操动机构故障程度状态识别方法及系统，所述方法包括：获取同一故障下操动机构的多种故障程度的时域信号；所述操动机构为供操作高压断路器、高压负荷开关及高压隔离开关使用的电气控制设备；所述时域信号包括：电流时域信号、振动时域信号；基于所述时域信号，利用傅里叶公式对所述时域信号进行频谱变换，生成自适应能量谱图；基于所述自适应能量谱图，获取特征参量；将所述特征参量进行融合，基于融合后的特征参量，采用SVM算法，生成故障程度识别模型；基于所述故障程度识别模型，生成故障程度识别结果，以解决目前对于操动机构的故障分析准确性较低，且无法对操动机构的故障程度状态进行识别的问题。

公开(公告)号：CN117807530A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311547465.4

申请日：2023-11-20

Applicant: 云南电网有限责任公司大理供电局

Inventor： 邵洪平 ,  姜贻哲 ,  赵加能 ,  李学腾 ,  杨明昆 ,  彭兆裕 ,  邱鹏锋 ,  代维菊 ,  洪志湖 ,  罗杰 ,  胡锦

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/006 ,  G06N10/60

Abstract: 本申请提供一种操动机构故障诊断识别方法及系统，所述方法包括：获取操动机构动作过程信息；将操动机构动作过程图像信息输入至深度卷积神经网络模型，生成目标操动机构图像特征；基于时域振动信号信息，获取信号向量；信号向量为每个时域振动信号的能量系数、样本熵和功率谱熵；基于信号向量，生成多特征参数向量；基于操动机构图像特征和所述多特征参数向量，采用量子粒子群算法，生成次序二叉树模型；基于次序二叉树模型，生成故障辨识结果，以解决目前故障诊断模型不能准确识别出高压断路器真实的状态，也极大程度上影响了故障诊断模型的精度和泛化性能；另外，提取的时序特征维度较低，不能有效表征数据，信息丢失严重的问题。