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公开(公告)号：CN107505135B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201710695127.3
申请日：2017-08-15
Applicant: 河北建设集团卓诚路桥工程有限公司 , 华北电力大学(保定) , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开一种滚动轴承复合故障提取方法及系统。首先采用加速度传感器获取轴承故障振动信号，以变分模态分解作为振动信号升维和降噪的处理方法，得到K个IMF，以快速谱峭度图共振频带作为有效IMF(SIMFi)的筛选准则，对SIMFi进行快速谱峭度频谱滤波，通过比较包络谱与轴承故障理论计算结果，诊断出原始信号中所包含的故障类型。本发明可准确有效的诊断出复合故障组合形式，避免漏诊误诊，对机械设备运行状况的精确评估有重要价值。
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公开(公告)号：CN107505135A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710695127.3
申请日：2017-08-15
Applicant: 河北建设集团卓诚路桥工程有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明公开一种滚动轴承复合故障提取方法及系统。首先采用加速度传感器获取轴承故障振动信号，以变分模态分解作为振动信号升维和降噪的处理方法，得到K个IMF，以快速谱峭度图共振频带作为有效IMF(SIMFi)的筛选准则，对SIMFi进行快速谱峭度频谱滤波，通过比较包络谱与轴承故障理论计算结果，诊断出原始信号中所包含的故障类型。本发明可准确有效的诊断出复合故障组合形式，避免漏诊误诊，对机械设备运行状况的精确评估有重要价值。
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公开(公告)号：CN118501775A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410187918.5
申请日：2024-02-20
Applicant: 杭州柯林电气股份有限公司 , 华北电力大学(保定) , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于振动信号识别换流变压器故障的方法和装置，属于换流变压器故障诊断技术领域。其方法包括：传感器采集得到的振动信号；确定对照振动信号和目标分析振动信号；提取直流侧振动信号；确定直流侧振动信号的特征分布区间；判断变压器故障并确定故障出现的位置。其装置包括分类单元、确定单元、筛选单元、相关性计算单元、直流侧信号计算单元、频谱分析单元、累计能量占比计算单元、峭度值计算单元和判断单元。本发明能够判断分离出的直流侧振动信号的特征值是否在特征分布区间内，实现对换流变压器故障位置的准确判断。
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公开(公告)号：CN117849667A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410187919.X
申请日：2024-02-20
Applicant: 杭州柯林电气股份有限公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于振动信号评估换流变压器运行状态的方法和装置，属于换流变压器监测技术领域。方法包括：得到有效振动数据；识别振动信号频谱图中基频及其倍频的有效峰值；得到换流变压器整体的能量分布特征值；计算振动信号的对称性特征；评估换流变压器的运行状态。装置包括采集单元、频谱分析单元、能量计算分布单元、对称性计算单元和分类单元。本发明实现与变压器无任何电气连接，且无需对变压器进行断电，对整个电力系统的运行影响很小；方法简便且易于实现，能够有效地在无法实时测量换流变压器电流的情况下，评估出振动信号处于换流变压器不同的运行状态，在变压器机械状态监测与故障诊断时排除换流变压器不同运行状态造成的误差。
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公开(公告)号：CN117828437A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410006532.X
申请日：2024-01-03
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/213 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于MF2D‑CNN‑LSTM模型的滚动轴承多故障分类与诊断方法，包括以下步骤：建立网络模型，从原始信号中选取多种故障类型，构建模型的输入信息；数据的预处理，构建数据集；将选取的数据进行打乱与重组，而后按照7：3的比例划分为训练集和测试集；将训练集作为输入，训练模型并进行参数调整；将测试集输入训练完毕的模型中，进行故障的识别与诊断，并对诊断结果进行可视化分析。本发明采用上述于MF2D‑CNN‑LSTM模型的滚动轴承多故障分类与诊断方法，通过对传统神经网络CNN‑LSTM模型的改进，能够大幅度提高轴承多故障分类时诊断结果的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116222997B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310209119.9
申请日：2023-03-07
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01M13/00 , G01H17/00 , G10L25/48 , G10L25/30 , G10L21/0216 , G06F18/241 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了基于波束形成及时空网络的托辊故障声源距离估计方法，包括以下步骤：BCL模型构建及验证‑利用麦克风阵列采集不同距离的托辊故障声源数据，经波束形成定位处理构建数据样本集‑通过CNN层获得数据采样集的空间特性，再借助LSTM层在序列上的建模功能，将由空间数据所组成的序列信息注入LSTM网络，获得空间时序信息‑将空间时序信息注入Softmax分类器，通过对不同的故障距离特征进行分类，将分类结果作为BCL模型的输出。本发明采用上述基于波束形成及时空网络的托辊故障声源距离估计方法，减少了人工提取故障特征以及检测故障位置等步骤，能够在复杂环境下实现故障距离估计且保持较高准确率。
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公开(公告)号：CN117184813A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311157539.3
申请日：2023-09-08
Applicant: 内蒙古大板发电有限责任公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了基于TDOA时延估计算法的托辊故障声源定位方法，包括以下步骤：在皮带输送机旁间隔设定距离安装多个声音传感器，用于采集皮带输送机的托辊的声音信号‑采用VMD与包络谱峭度方法提取托辊故障有效声音信息‑采用TDOA时延估计算法对提取的托辊故障有效声音信息选定的IMF分量进行广义互相关时延估计，通过时延域中互相关系数最大值所对应的时间差确定时延‑结合声音在空气介质中的传播速度、故障声源位置与声学传感器之间的空间几何关系，得出故障声源位置。本发明采用上述基于TDOA时延估计算法的托辊故障声源定位方法，能够从传递路径耦合干扰成分中提取到托辊故障的周期性故障信息，实现托辊故障声源的准确定位。
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公开(公告)号：CN110967626A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911091518.X
申请日：2019-11-10
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网浙江省电力有限公司检修分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G01R31/327 , G01H9/00
Abstract: 本发明公开了高压断路器同期性在线激光检测装置及方法，涉及高压断路器同期性检测技术领域；目前，高压断路器退出运行后操作检测。本技术方案首先利用三个激光测振仪同步采集高压断路器动作过程中三相动触头的垂向振动加速度信号，然后计算各个振动信号的短时能熵比，将振动信号的短时能熵比的函数值与设定的阈值相比较，从而确定各相变位时刻，继而判断高压断路器是否满足同期性要求。本发明提供的高压断路器同期性在线激光检测装置及方法，采用三个激光测振仪同步采集高压断路器三相动触头的垂向振动加速度信号，只需计算所采集的振动信号的短时能熵比就可以快速、准确地判断高压断路器的同期性。
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公开(公告)号：CN110824344A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911008524.4
申请日：2019-10-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司检修分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 华北电力大学(保定)
Inventor： 周国伟 , 董建新 , 杨松伟 , 徐华 , 周建平 , 郦于杰 , 陈欣 , 姚晖 , 刘江明 , 陈晓锦 , 汪全虎 , 刘德 , 邓华 , 戴鹏飞 , 李文燕 , 艾云飞 , 刘昌标 , 张翾哲 , 万书亭 , 豆龙江 , 张燕珂
IPC: G01R31/327 , G01M13/00
Abstract: 本发明公开了基于振动信号短时能熵比与DTW的高压断路器状态评估方法，涉及一种状态评估方法。目前，高压断路器状态评估不能兼顾快速、准确、直观性。本发明包括步骤：首先对断路器的正常工况下的振动信号与未知工况下的振动信号分别进行分帧，依次计算两组振动信号的短时能熵比；然后以正常工况信号计算得到的短时能熵比作为基准向量，以未知工况信号计算得到的短时能熵比作为测试向量输入DTW，得到两个输入向量的最优匹配路径；最后根据匹配路径的变化曲线判断断路器的工作状态。本技术方案以短时能熵比作为DTW输入向量的故障诊断方法，其仅需要一组正常工况下的振动信号作为基准，便可快速、准确、直观地对断路器的运行状态进行评估判断。
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公开(公告)号：CN109188258A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810785672.6
申请日：2018-07-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司检修分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 华北电力大学(保定)
Inventor： 周国伟 , 董建新 , 杨松伟 , 徐华 , 周建平 , 郦于杰 , 陈欣 , 刘江明 , 陈晓锦 , 汪全虎 , 刘德 , 邓华 , 戴鹏飞 , 李文燕 , 艾云飞 , 刘昌标 , 张翾哲 , 万书亭 , 豆龙江 , 张燕珂
IPC: G01R31/327 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于振电结合的高压断路器特征提取及分类方法，涉及高压断路器的故障诊断。目前，对电流和振动信号单独研究来判定故障，所反映的高压断路器故障类型较为单一。本发明包括步骤：1)数据采集；2)特征向量提取；包括分合闸线圈电流信号特征提取和振动信号特征提取；3)模式识别；提取每种状态m组数据，作为训练样本；剩余数据作为测试样本；采用SVM进行分类识别，通过对训练集样本进行训练得到训练模型，将测试集数据输入训练模型中进行计算，得到分类结果。本技术方案通过线圈电流曲线与振动信号相结合的方式，能够准确而全面地反映操作机构的运行状况，并快速准确的判断操作机构的故障类型。
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