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公开(公告)号：CN119848427A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411967907.5
申请日：2024-12-30
Applicant: 华侨大学 , 厦门万宾科技有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于改进C4.5的真空干泵多故障预测方法及系统，方法包括：使用改进C4.5算法构建决策树模型并利用真空干泵的全寿命振动信号数据进行训练，得到训练好的多故障预测模型；获取真空干泵实时运行监测的振动信号数据，并对所述数据进行预处理；将预处理后的振动信号数据输入训练好的多故障预测模型，以预测振动信号数据中是否出现故障，并输出故障预测结果，所述预测结果包括故障类型及故障发生时间。本发明通过透明的决策过程、实时更新、精细特征提取和强大的多故障分类能力，解决了现有技术的不足，能够有效预测真空干泵的多种重叠故障，为设备维护提供及时的决策支持。
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公开(公告)号：CN117992762B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410408622.1
申请日：2024-04-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/241 , G06F18/2433 , G06T17/00 , H02P29/64
Abstract: 本发明公开了一种水冷式汽轮发电机定子绕组过热预警方法及装置，涉及数据处理领域，包括：获取连续采样时刻的发电机定子绕组的各个槽口的温度数据并进行预处理，得到预处理后的温度数据，基于预处理后的温度数据建立当前采样时刻的特异性差分网络；计算得到当前采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分；利用所有采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分绘制三维景观图；计算各采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分的标准差，根据各采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分的标准差的动态变化进行故障预警，根据三维景观图中各节点的局部得分情况确定故障位置，解决现有技术数据要求高、泛化能力差、计算成本高等问题。
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公开(公告)号：CN117992860B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410402329.4
申请日：2024-04-03
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G01N30/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种油浸式电力变压器缺陷预警与辨识方法及装置，涉及数据处理领域，包括：确定关键时序变量并构建参考样本矩阵和实测样本矩阵，基于参考样本矩阵和实测样本矩阵为每个关键时序变量拟合得到参考分布和扰动分布，根据参考分布和扰动分布计算各个关键时序变量的不一致性指标得分，根据各个关键时序变量的不一致性指标得分计算得到各时段的全局综合不一致指标得分；根据连续时段内的全局综合不一致指标得分确定是否触发报警，利用触发报警的时段的各个关键时序变量的不一致性指标得分结合特征气体法进行故障辨识，确定缺陷类型，解决难以识别变压器运行状态的转变，且难以进行故障类型分析等问题。
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公开(公告)号：CN117435936A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311356310.2
申请日：2023-10-19
Applicant: 华侨大学 , 厦门中威能源科技有限公司
IPC: G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/08 , F01D15/10
Abstract: 本发明提供了一种水冷式汽轮发电机冷却水温预警方法。首先通过热聚类图对DCS系统采集变量进行可视化分析，筛选出影响冷却水温的强关联特征构成特征向量输入到CNN‑GRU‑ATTENTION预测模型，通过滑动窗口法计算正常最大残差值，以此作为故障阈值，再通过滑动窗口法对监测水温残差值实时监测判断是否超过阈值，实现水温过热故障预警。该方法充分融合了层次聚类热图挖掘样本之间的关系与CNN模型强大的特征提取能力、GRU网络结构简单易收敛和Attention机制突出重要特征以及滑动窗口法实时监测提高模型预警的灵敏性。
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公开(公告)号：CN117332353A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311365779.2
申请日：2023-10-20
Applicant: 华侨大学 , 厦门中威能源科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 一种汽轮发电机转子异常振动故障诊断方法，包括如下：采集发电机运行的历史监测数据，进行数据预处理，采用拉普拉斯特征映射对数据预处理后的数据进行数据约简和特征提取，得到特征样本；采用所述特征样本对概率神经网络进行训练和测试，再结合灰狼算法对所述概率神经网络进行优化，得到故障诊断模型；采用所述故障诊断模型对所述发电机的转子异常振动故障进行预先诊断。本发明方法数据容易获取，且所建模型使用的是待诊断发电机自身监测数据，不存在泛化问题，有助于对汽轮发电机转子异常振动进行预先诊断，进而制定合理的解决方案，为防止故障扩大保障机组安全运转提供保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111579731B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010598927.5
申请日：2020-06-28
Applicant: 华侨大学
Abstract: 一种组合模型的变压器早期缺陷预警方法，具体包括：利用待监测变压器自身油中溶解气体成分监测的时序数据，基于隐马尔科夫模型筛选异常的特征气体，所筛选的异常气体与系统状态变化相关，即作为与系统状态变化密切相关的关键节点；基于所述关键节点所组成的关键网络，根据动态网络标志物理论判断该关键网络是否符合临界特性，从而对变压器健康状态进行评估并对早期缺陷进行预警，本发明提供的方法基于待诊断变压器自身的油色谱在线监测数据来构建模型，无需收集典型状态下的故障样本数据，数据容易获取；且所建模型使用的是待诊断变压器自身时序数据，不存在泛化问题，有助于对变压器进行早期缺陷预警与辨识。
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公开(公告)号：CN107291991B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201710379072.5
申请日：2017-05-25
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于动态网络标志的风电机组早期缺陷预警方法，其根据风电机组的拓扑图对风电机组状态变化的影响特性，结合支持向量回归和概率分布嵌入方案对风电机组实时运行数据进行处理，然后采用动态网络标志方法检测不同时段的动态网络标志量化值在机组状态转变前的动态变化，将机组各子系统与元件间复杂的交互耦合关联以及机组的临界状态特性综合考虑进机组状态评估过程中，对机组可能发生故障的时间点以及部位进行预警。本发明减少了大噪声对机组故障预测精度的影响，能够较准确地提前发现机组潜在故障的临界转折时间点以及定位跟踪故障可能发生的位置，最终实现全面把握机组发展变化的趋势。
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公开(公告)号：CN109490685A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811275492.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 华侨大学
Abstract: 基于油中溶解气体在线监测的变压器早期缺陷预警方法，包括：步骤I.基于变压器油中溶解气体在线监测装置，建立可描述变压器时空动态演化特性的复杂网络模型；步骤II.基于变压器油中溶解气体在线监测装置的实时监测数据，对复杂网络模型的各节点数据进行归一化处理，并动态筛选当前变压器复杂网络模型中的关键节点；步骤III.将所筛选出来的关键节点组成关键网络，分别计算各时段(i)下关键网络的平均标准差 各节点间的平均皮尔逊相关系数以及关键网络内的节点与其他非关键节点间的平均皮尔逊相关系数 并根据计算结果得到当前时段(i)下的关键网络标志物的量化值Ii：步骤IV.当(Ii-Ii-1)＞0.05且(Ii-Ii+1)＞0.05时，此时发出预警信号。
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公开(公告)号：CN119687354A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411949580.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明一种机电设备自动注脂控制方法及装置，方法包括：通过信息化系统的数据接口，获取机电设备启/停信号、转轴转速、轴承温度及轴承座振动等运行参数；判断设备启/停状态变化时联动启/停注脂机构；根据已有参数计算润滑脂累计消耗量，动态调整注脂量；根据已有参数诊断轴承运行状态，当判断设备轴承处于异常运行状态时，启动预警/报警处置。本发明能够在实现机电设备无人值守时自动润滑注脂，降低人力成本，节约润滑脂，提高可靠性。
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