公开(公告)号：CN117493854A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311555935.1

申请日：2023-11-20

Applicant: 湖南大学

Inventor： 温和 ,  徐雄 ,  邓家增 ,  卢典 ,  莫凡 ,  胡边 ,  林海军

IPC: G06F18/213 ,  G06F17/17 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于频谱自适应迭代的信号特征提取方法及系统，本发明方法包括初始化迭代次数j和最大迭代次数J；根据VMD惩罚因子s、分解模态数k的寻优范围确定M个种群位置的初始值，利用M个种群位置对采集到的信号x进行M次VMD分解，计算VMD分解的最小包络熵，保留最小包络熵对应的本征模态函数；利用减法平均优化器搜索建议的下一次种群位置，若建议的下一次种群位置的最小包络熵减少，则将迭代次数j加1，若加1后的迭代次数j小于等于最大迭代次数J，则返回继续迭代，否则针对最优的本征模态函数进行特征提取。本发明旨在针对噪声较多或特征信息较少的监测信号的处理和特征提取提供更高效、自适应的解决方案。

公开(公告)号：CN116517746A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202211093795.6

申请日：2022-09-08

Applicant: 湖南大学 ,  湖南五凌电力科技有限公司

Inventor： 何智成 ,  谭刚 ,  胡边 ,  李崇仕 ,  何葵东 ,  赵训新 ,  胡勇胜

IPC: F03B11/00 ,  F03B3/00

Abstract: 本申请公开提供了一种水轮机监测方法及装置，其中，该方法包括：采用自适应小波半软阈值去噪方法对水轮机振动信号数据进行去噪；采用小波能量系数分析法与小波分解系数均方值统计分析法相结合，从振动信号数据中提取特征数据，并建立水轮机组诊断样本数据库；利用基于深度学习的不确定性贝叶斯神经网络模型挖掘水轮机数据之间的特征关系，解决了现有技术中通过离线状态下，人工复检的方式进行水轮机检测，实施难度高、覆盖率底，容易出现漏检、无法对服役状态下的水轮机组进行实时在线监测的问题。

公开(公告)号：CN117606724A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311553823.2

申请日：2023-11-20

Applicant: 湖南大学

Inventor： 温和 ,  颜钟宗 ,  郝芃斐 ,  林海军 ,  王泽 ,  胡边

IPC: G01M7/02 ,  G01H17/00

Abstract: 本发明公开了一种多分辨率的动态信号时域及频谱特征分析方法及装置，本发明方法包括初始化模态分解数量K，基于采样信号进行变分模态分解得到固有模态函数IMF；对固有模态函数做进行相空间重构，将重构后的信号排序并计算排序后的信号序列出现的概率，计算组合加权排列熵确定信号分解复杂性，调整模态分解数量K；设定高、中、低频段、相应的中间频段和各个频段对应的窗宽调整因子，针对多个频段对K个IMF分量做多分辨率广义S变换，实现多分辨率下的动态信号时域及频域特征提取。本发明旨在使用多分辨率分析来帮助诊断风机故障振动信号，实现对风机故障振动信号的时域及频域特征提取。