同源局部放电超声信号的时间差估计方法

    公开(公告)号:CN116859190A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310732732.9

    申请日:2023-06-20

    IPC分类号: G01R31/12

    摘要: 一种同源局部放电超声信号的时间差估计方法,其中,采集两通道同源超声信号;设定横向自适应滤波器阶数和交叉互相关器级数;将两通道同源信号输入两个横向自适应滤波器;将两个横向自适应滤波器得到的权系数输入k级交叉互相关器;对交叉互相关器的输出进行峰值提取得到同源超声信号之间的时间差。本发明具有时间分辨率高、时间差估计偏差小、抗噪性能好等优点,在电力设备(如电力变压器)状态诊断领域的局部放电定位方面具有较高的应用价值。

    多源局部放电超声信号的时间差估计方法

    公开(公告)号:CN115980521A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211570147.5

    申请日:2022-12-07

    IPC分类号: G01R31/12

    摘要: 公开了一种多源局部放电超声信号的时间差估计方法,方法中,采集多个局部放电源的超声信号;将两通道采集信号在频域将一信号乘以另一信号的复共轭;对结果频域表达式进行移动加窗运算求取幅度谱阈值并根据阈值截取频谱;保持相位谱不变,对幅度谱进行归一化处理;在时域峰值提取,得到多源局部放电信号中对应同源信号的时间差。本发明具有简单易用、抗噪能力强、计算复杂度小等优点,对于电力设备状态诊断领域的局部放电定位方面具有较高的价值。

    随机信噪比局部放电超声信号模式识别方法

    公开(公告)号:CN117907765A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311803712.2

    申请日:2023-12-26

    IPC分类号: G01R31/12

    摘要: 公开了一种随机信噪比局部放电超声信号模式识别方法,方法中,通过超声信号采集装置采集不同局部放电类型的原始超声信号并对原始超声信号进行染噪预处理;将原始频谱与预处理频谱输入改进的降噪自编码器进行训练,得到训练好的编码器E,通过超声信号采集装置采集实际环境中的随机信噪比局部放电超声信号;对随机信噪比局部放电超声信号提取特征频谱,称为实际频谱;利用编码器E对实际频谱进行编码,得到实际潜在特征序列;对实际潜在特征序列进行马尔可夫变迁场变换,得到特征图谱;采用分层抽样的方式将特征图谱分为训练集和测试集;利用训练集训练神经网络得到判断函数;利用判断函数对测试集进行模式识别,得到模式识别结果。

    局部放电超声信号时间差估计方法

    公开(公告)号:CN116794459A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310736712.9

    申请日:2023-06-20

    IPC分类号: G01R31/12

    摘要: 一种局部放电超声信号时间差估计方法,其中,采集两通道局部放电源超声信号;将两信号经快速傅里叶变换到频域后进行共轭相乘、加权运算;对得到的离散序列依次进行补零操作、乘方操作、快速傅里叶逆变换;对所得信号进行峰值提取,满足设定条件即退出运算,否则重复补零、乘方等系列操作。本发明具有提高时间差估计的分辨率、运算速度快、节约硬件成本等优点。

    一种基于双域模型和有限元法的体表电位标测图仿真方法

    公开(公告)号:CN117371277A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311282853.4

    申请日:2023-09-28

    摘要: 本公开提供一种基于双域模型和有限元法的体表电位标测图仿真方法,该方法包括如下步骤:对躯干、肺及心脏进行几何建模,包括设置躯干‑肺‑心脏模型相应的参数以及计算区域,获得所述躯干‑肺‑心脏模型;对所述心脏模型采用双域模型定义电传导活动,获得心脏激动传导序列;对所述躯干模型及肺模型,选择拉普拉斯方程作为无源容积导体即肺和躯干中电势的控制方程,采用有限元法获得全局矩阵;使用梯度迭代算法求解全局矩阵,采用四阶高斯求积算法求解躯干体表电势,获得所述体表电位标测图。本发明基于双域模型和有限元法的体表电位标测图仿真方法,能够极大提高仿真模型计算效率,计算结果准确,稳定性好。

    一种基于频率筛选的退役锂离子电池剩余寿命检测方法

    公开(公告)号:CN116774043A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310564578.9

    申请日:2023-05-18

    摘要: 本公开揭示了一种基于频率筛选的退役锂离子电池剩余寿命检测方法,步骤包括:进行退役锂离子电池老化循环试验和电池电化学阻抗谱测试,以获得不同SOC的电化学阻抗谱数据;对所述数据数据进行筛选,进行阻抗谱数据在不同SOC下的分类;对不同SOH下电池阻抗数据进行筛选,并完成阻抗特征数据库的建立;建立退役锂离子电池剩余寿命估计模型;对待测退役锂离子电池进行特征频率阻抗的电化学阻抗谱测试,将数据代入建立的剩余寿命评估模型,得到剩余寿命。本发明基于剩余寿命不同的电池所对应的特征频率下阻抗特性的不同,提出了一种基于频率筛选的退役锂离子电池剩余寿命检测方法,可以快速且经济地检测退役锂离子电池的剩余寿命。