公开(公告)号：CN119903451A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411988638.0

申请日：2024-12-31

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 苏庆 ,  周城平 ,  刘展宏 ,  袁海军 ,  谢国波 ,  林志毅 ,  黄剑锋 ,  陈勇 ,  周旭 ,  田华川 ,  张勇豪

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的属于变压器异常检测技术领域，具体为一种基于多模态深度学习的变压器异常检测方法，包括具体步骤如下：采集变压器多模态数据，并进行预处理，得到变压器多模态数据集D；构建一种变压器异常检测模型，将变压器多模态数据输入到变压器异常检测模型中，变压器异常检测模型用于检测变压器是处于正常状态还是异常状态；基于构建的变压器多模态数据集对变压器异常检测模型进行训练，得到训练后的变压器异常检测模型；变压器异常检测模型训练完后，应用变压器异常检测模型检测变压器是处于正常状态还是异常状态。本发明使用变压器异常检测模型，从多个维度全面感知变压器的运行状态，减少误报和漏报情况；同时避免人工巡检的失误。

公开(公告)号：CN119533487A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411792351.0

申请日：2024-12-06

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 苏庆 ,  刘展宏 ,  周城平 ,  袁海军 ,  谢国波 ,  林志毅 ,  田华川 ,  张勇豪 ,  黄剑锋

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种面向变电站设备的无人机巡检路径规划方法，属于无人机路径规划领域，该方法包括以下步骤：基于变电站设备位置构建设备节点集；构建基于多目标优化算法的无人机路径规划模型，通过设计指向性路径规划模块、自适应路径变异模块和非支配‑密度排序模块来构成基于多目标优化算法的无人机路径规划模型；将设备节点集输入基于多目标优化算法的无人机路径规划模型进行处理，得到满足目标且经过优化后的路径集合。本发明能够根据变电站具体环境进行针对性的路径规划，减少了规划过程中计算资源的消耗，得到面向变电站设备的无人机巡检路径。