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公开(公告)号：CN110348615B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910567613.6
申请日：2019-06-27
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开的基于蚁群优化支持向量机的电缆线路故障概率预测方法，采集电缆线路的数据作为样本数据，然后建立SVM模型，将采集的样本划分为两部分，一部分用于SVM模型学习，作为训练样本；一部分用于SVM模型进行测试，为测试样本；然后，使用训练样本，通过蚁群算法对SVM模型进行优化训练，寻找最佳的惩罚因子c和高斯核函数参数σ，得到最佳故障概率预测模型；最后，根据故障概率预测模型对测试样本进行预测。本发明公开的方法中使用蚁群算法对SVM的惩罚参数c和高斯核函数参数σ进行寻优，提高了电缆线路故障发生概率预测的正确率，促使电缆线路风险评估更加定量化、客观和准确。
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公开(公告)号：CN110348615A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910567613.6
申请日：2019-06-27
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开的基于蚁群优化支持向量机的电缆线路故障概率预测方法，采集电缆线路的数据作为样本数据，然后建立SVM模型，将采集的样本划分为两部分，一部分用于SVM模型学习，作为训练样本；一部分用于SVM模型进行测试，为测试样本；然后，使用训练样本，通过蚁群算法对SVM模型进行优化训练，寻找最佳的惩罚因子c和高斯核函数参数σ，得到最佳故障概率预测模型；最后，根据故障概率预测模型对测试样本进行预测。本发明公开的方法中使用蚁群算法对SVM的惩罚参数c和高斯核函数参数σ进行寻优，提高了电缆线路故障发生概率预测的正确率，促使电缆线路风险评估更加定量化、客观和准确。
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公开(公告)号：CN110020790A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910204162.X
申请日：2019-03-18
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开的一种XLPE电力电缆运行状态的评估方法，首先将电力电缆运行状态常用的12个指标体系进行归一化，采用电力电缆相对劣化因子对12个指标体系进行标准化处理；运用层次分析法得到电力电缆运行状态各个指标体系的权重，对权重进行降序排列，得到排序后的权重；定义第i项指标对应的扇形角度，将其按由大到小的权重顺序重新排列得到所对应的各个指标的指标值；然后，根据各个指标体系的指标值建立雷达图，再根据雷达图得到电缆运行状态模型，通过计算评估因子，评估因子越小则电力电缆的运行状态越好。本发明公开的方法解决了现有电力电缆评价方法指标排序不确定导致的雷达图形状不确定，从而无法准确判断电力电缆运行状态的问题。
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公开(公告)号：CN108957304A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810311831.9
申请日：2018-04-09
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01R31/327 , G01K13/00
Abstract: 本发明公开了一种断路器载流故障预测方法，步骤包括：1)采集相关数据，各个监测从机通过采集相对应的断路器触头上的温度信号、电流信号和从机电源电压信号，并通过433MHz无线传送给监测主机，监测主机收到各个监测从机发送来的采集数据之后，通过与监测主机上的温湿度传感器检测出来的温湿度值进行对比，形成温升值；2)采用动态阈值算法去除奇异点数据，若两次采样增速小于Δ，采用相似日法；若增速大于Δ，则采用等效电阻分析法预测温度发展趋势；即如果增速大于Δ，则进行即时故障预测；如果增速小于Δ，则进行长期故障预测。本发明的方法，精确度高。
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公开(公告)号：CN108692929A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810373595.3
申请日：2018-04-24
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01M13/00 , G01R31/327
CPC classification number: G01M13/00 , G01R31/3271
Abstract: 本发明公开的断路器合闸储能弹簧状态的监测系统，包括安装在断路器机构中的压力传感器、加速度传感器和光电编码器，压力传感器、加速度传感器和光电编码器均连接信号调理模块的输入端，信号调理模块的输出端连接多路A/D采集模块的输入端，多路A/D采集模块输出端连接上位机控制系统，多路A/D采集卡模块输出端与上位机控制系统之间通过USB总线连接。本发明还公开了该断路器合闸储能弹簧状态的监测系统监测合闸储能弹簧状态方法，上位机控制系统采用三次样条插值和线性拟合的方法将压力传感器、加速度传感器和压电编码器的数据进行处理获取各性能曲线，将处理得到的曲线与现有的标准数值进行比较即可得到合闸储能弹簧的状态参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108680094A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810174330.0
申请日：2018-03-02
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开的基于空气与冰电阻特性差异的覆冰传感器，包括覆冰感知传感器，覆冰感知传感器与数字化处理电路相连，其电路包括主控芯片和A\D转换模块，主控芯片包括复位模块、RTC定时模块，数据存储模块、电压转换模块和数据通讯模块，覆冰感知传感器通过A\D转换模块连接主控芯片。本发明还公开了覆冰的检测方法，先将覆冰传感器安装在输电导线上，数据监测后台发送信号给主控芯片，主控芯片控制触点对和温度传感器测量各触点位置的电阻值和温度，然后根据得到的电阻值和温度判断触点位置的介质，并发送给数据监测后台，数据监测后台绘制覆冰形状，从而计算覆冰厚度。本发明解决了覆冰监测技术无法准确地监测线路覆冰厚度和形状的问题。
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公开(公告)号：CN107631863A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710720077.X
申请日：2017-08-21
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01M13/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明公开的高压断路器机械特性监测系统，包括有监测终端微控制器，监测终端微控制器分别连接RTC实时时钟模块、晶振、Flash模块、SRAM模块、看门狗模块及无线收发模块，无线收发模块连接触头温升监测终端；监测终端微控制器通过ADC模块连接信号传感器；监测终端微控制器、触头温升监测终端及信号传感器均与电源模块连接；监测终端微控制器通过CAN模块与人机交互模块连接，监测终端微控制器还通过以太网模块与监控中心连接。本发明还公开了上述监测系统对高压断路器机械特性进行监测的方法。本发明高压断路器机械特性监测系统及其监测方法，能实现对高压断路器运行状态的监测，解决了现有高压断路器监测不全及精度低的问题。
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公开(公告)号：CN107631863B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710720077.X
申请日：2017-08-21
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01M13/00 , G01R31/327
Abstract: 本发明公开的高压断路器机械特性监测系统，包括有监测终端微控制器，监测终端微控制器分别连接RTC实时时钟模块、晶振、Flash模块、SRAM模块、看门狗模块及无线收发模块，无线收发模块连接触头温升监测终端；监测终端微控制器通过ADC模块连接信号传感器；监测终端微控制器、触头温升监测终端及信号传感器均与电源模块连接；监测终端微控制器通过CAN模块与人机交互模块连接，监测终端微控制器还通过以太网模块与监控中心连接。本发明还公开了上述监测系统对高压断路器机械特性进行监测的方法。本发明高压断路器机械特性监测系统及其监测方法，能实现对高压断路器运行状态的监测，解决了现有高压断路器监测不全及精度低的问题。
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公开(公告)号：CN108957304B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810311831.9
申请日：2018-04-09
Applicant: 西安工程大学
IPC: G01R31/327 , G01K13/00
Abstract: 本发明公开了一种断路器载流故障预测方法，步骤包括：1)采集相关数据，各个监测从机通过采集相对应的断路器触头上的温度信号、电流信号和从机电源电压信号，并通过433MHz无线传送给监测主机，监测主机收到各个监测从机发送来的采集数据之后，通过与监测主机上的温湿度传感器检测出来的温湿度值进行对比，形成温升值；2)采用动态阈值算法去除奇异点数据，若两次采样增速小于Δ，采用相似日法；若增速大于Δ，则采用等效电阻分析法预测温度发展趋势；即如果增速大于Δ，则进行即时故障预测；如果增速小于Δ，则进行长期故障预测。本发明的方法，精确度高。
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公开(公告)号：CN108229581A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810098080.7
申请日：2018-01-31
Applicant: 西安工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多分类AdaBoost的变压器故障诊断方法，首先根据变压器特征数据训练建立粒子群优化核极限学习机模型；然后为了进一步对变压器故障诊断准确率进行提高，将PSO‑KELM作为弱分类器，利用AdaBoost算法对其进行进一步的提升；最后在将PSO‑KELM作为弱分类器进行每轮迭代时，组成临时强分类器，并根据临时强分类器的分类结果，统计标签之间的相似性，动态调整样本的权重，从而提高变压器故障诊断的准确率，解决了现有技术中存在的电力变压器的内部故障诊断准确率较低的问题。
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