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公开(公告)号：CN116027161A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310254953.X
申请日：2023-03-16
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G01R31/12 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及电变量测量技术领域，具体而言，涉及一种电力设备局部放电脉冲信号监测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取多个高压装置脉冲电流检测器反馈的监测数据；提取每个监测数据中的电流脉冲数据的波形特征；将去噪后的波形特征输入到与其设备类型相对应的声噪评估模型中，得到模拟分贝值；基于位置编码和模拟分贝值，计算监测区域内多个电力设备因局部放电产生的噪音模拟分布图；本发明通过获取高压设备密集区域内的多种不同类型的设备在发生局部放电时的放电脉冲信号，并提取该信号中的波形特征，通过分析波形特征得到对应设备产生的噪音信息，进而模拟整个高压设备密集区域的噪声分布情况，为该区域抑制噪音的电力调度提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN115993511A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310281261.4
申请日：2023-03-22
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G01R31/12 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及电变量测量技术领域，具体而言，涉及一种局部放电类型高精度检测识别装置、方法和设备，装置包括：信号接收装置，用于捕捉接收电力设备中局部放电产生的超高频电信号，并发送接收后的信号；所述电力设备包括高压配电盘、高压电缆、变压器、气体绝缘开关装置中的任意一种或多种；信号处理装置，用于将从信号接收装置的传过来的信号进行采样并转换为数字信号，然后发送转换后的数字信号；信号识别装置，用于将从信号处理装置发送的数字信号进行变换生成时频图，并提取特征，将特征和内置分类特征比较，识别出局部放电类型。本发明为识别局部放电类型提供了有效的工具和方法。
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公开(公告)号：CN118013208A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211399000.4
申请日：2022-11-09
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01R31/12
Abstract: 本发明涉及局部放电信号处理技术领域，且公开了基于可分离卷积神经网络的局放信号去混叠方法，所述方法包括：获取原始局部放电信号数据；对原始局部放电信号进行预处理；将预处理后的局部放电信号有序化获得一维有序局部放电信号；将一维有序局部放电信号输入局部放电信号频域混叠分离网络中。该基于可分离卷积神经网络的局放信号去混叠系统及方法，提供了一个能够修复分离信号的网络模型，通过可分离卷积神经网络模型(ScNet)将输入的混叠信号进行编码、分离、解码，再通过信号恢复网络模型(Signal Recovery)将分离后的混叠信号补全或者去冗余，使其恢复成一个相对完美的局部放电信号，为后续精确地局部放电信号识别奠定了良好的基础。
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公开(公告)号：CN116482442B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310702292.2
申请日：2023-06-14
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G01R23/165 , G10L25/51 , G10L25/30 , G10L19/26 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及电力谐波监测技术领域，具体而言，涉及电力系统谐波自寻优检测方法、装置、设备及介质，包括动态获取该检测区域内电力设备种类和噪音分贝值信号，将上述噪音分贝值信号通过滤波器去除非周期性干扰信号得到声波分贝值信号；将声波分贝值信号进行快速傅里叶变换得到声波分贝值信号频谱，评估声波分贝值信号频谱的幅值和分布特征；将检测区域电力设备种类和所述声波分贝值信号频谱的幅值和分布特征输入到与该电力设备种类匹配的电噪评估模型，得到该检测区域电力系统的谐波特征，通过对电力设备的噪音动态自寻优检测，通过无需无接触式及时发现电力系统中存在的电力谐波问题。
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公开(公告)号：CN116091501A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310367157.7
申请日：2023-04-07
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/00 , G06T7/13 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/82 , G01R31/12
Abstract: 本发明涉及电变量测量技术领域，具体而言，涉及一种高压电气设备局部放电类型识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取局部放电信号采集器反馈的局部放电信号数据图像；图像处理得到第二图像数据；提取所述第二图像数据中的特征集合；将特征集合输入放电类型评估模型，得到第一图像数据对应的第一放电类型，通过对有效的图像数据进行清晰度强化（消除噪点）、图像特征提取得到能够表现局部放电细节信息的轮廓特征数据和纹理特征数据结合训练好的放电类型评估模型，得到该局部放电信号数据图像对应的放电类型，进而实现了对电力设备的局部放电测量与放电类型识别，相关电力维护人员无需积累相关的识别经验，降低了人才培养成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114069874A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111475598.6
申请日：2021-12-06
Applicant: 武汉纺织大学
Abstract: 本发明公开了电力设备技术领域的一种基于物联网具有智能监测功能的空气开关，包括电能采集单元，用于实时的采集用电设备的电压和电流信息；微型控制单元，连接电能采集单元，用于接收、处理和分析电压和电流信息并接受外部指令；无线传输模块，连接微型控制单元，用于将电压和电流信息向外传输；电源单元，连接微型控制单元，用于输出直流电，从而为微型控制单元连接的单元或模块进行供电；物联网平台；执行模块，连接微型控制单元，用于控制空气开关的自动合闸和分闸，该基于物联网具有智能监测功能的空气开关，可远程控制执行单元执行操作，也可以调取各个电参数的历史曲线，以及故障信息，使空气开关更加智能和安全。
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公开(公告)号：CN118057368A
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202211444033.6
申请日：2022-11-18
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06F18/213 , G01R31/12 , G06F18/2415 , G06F18/28 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及局部放电信号处理技术领域，且公开了基于注意力深层网络的局部放电信号故障智能检测方法，所述方法包括：获取待测局部放电信号数据；将待测局部放电信号数据输入局部放电信号输出模块进行处理获得PRPD图谱数据；将获得的PRPD图谱数据输入注意力深层网络模型中进行模式识别，得到待测局部放电信号的识别结果。该基于注意力深层网络的局部放电信号故障智能检测方法，通过引入注意力深层网络，为各种无线电信号提供了通用的特征提取框架，避免繁琐的手动选择特征，并将传统简单注意力神经网络进行优化，从而获得注意力分布，即权重分配更科学的网络；采用注意力机制对特征图进行加权和组装，以选择最具辨别力的特征，可以进一步减少计算负担，使特征更具代表性。
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公开(公告)号：CN118038247A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211368814.1
申请日：2022-11-03
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06V10/86 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/34 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及局部放电信号处理技术领域，且公开了基于多模态融合网络的局部放电信号标注精度增强方法，所述方法包括：获得局部放电信号并进行预处理转换为H×W×C大小的局部放电图信号；将预处理后的局部放电信号图输入到多模态融合网络中进行图像信号数据增强，得到增强后的图像特征；将增强后的图像特征输入到局部信号标注模型中进行特征融合。该基于多模态融合网络的局部放电信号标注精度增强方法，运用了多种注意力机制网络结构，通过融合网络的三种注意力机制提取局部放电图提取特征，尤其针对局部放电图上的波峰、波谷、以及波长的疏密部进行特征提取，提高标注的精度；相对于卷积神经网络复杂冗余的处理，本发明高效准确。
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公开(公告)号：CN114799663A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210453925.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: B23K37/02 , B23K37/04 , B23K101/06
Abstract: 本发明公开了一种焊接机器人，包括支撑座组件、环形移动组件、第一驱动组件、推进组件及焊接组件，支撑座组件包括支撑座；环形移动组件包括两个圆弧段、两个弧形齿条、第一齿轮、第一滑动座及第一驱动件，两个弧形齿条分别连接两个圆弧段，第一齿轮与弧形齿条相啮合；第一滑动座可滑动连接于圆环，第一驱动件的固定端固定于支撑座、输出轴连接第一齿轮；第一驱动组件连接两个弧形齿条和支撑座；推进组件包括滑动部、抵接件及弹性件，滑动部沿圆环的径向可滑动连接于第一滑动座，抵接件连接于滑动部并可滑动抵接待焊接部件，弹性件连接于滑动部和第一滑动座；焊接组件连接于滑动部。本发明无需转动待焊接管道即可对待焊接管道进行焊接。
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公开(公告)号：CN118035801A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211368805.2
申请日：2022-11-03
Applicant: 武汉纺织大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G01R31/12
Abstract: 本发明涉及局部放电信号处理技术领域，且公开了基于多尺度探测自注意力网络的局放信号定位方法，包括以下步骤：获取检测信号数据，并将检测信号数据具象化得到检测信号图像，再进行预处理获得局放信号图像；将局放信号图像输入到分割模型中获取局放信号区域并输出局放信号生成局放信号分割掩模；将检测信号图像输入到自注意力网络模型中检测局放信号区域并对局放信号进行定位和分类获得信号检测结果图。该基于多尺度探测自注意力网络的局放信号定位方法，通过判别标准局部放电信号与检测信号的重叠程度，可以准确地定位局部放电信号，可快速找到疑似局放信号的区域，极大地降低了在信号处理上寻找局放信号区域的时间和精力。
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