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公开(公告)号：CN114519464A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210152063.3
申请日：2022-02-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种设备灾害事故预测方法，其包括步骤：(1)采集自然灾害下输电线路事故发生的历史案例；(2)构建电网自然灾害知识图谱的本体模型；(3)基于历史案例和本体模型构建历史电网自然灾害知识图谱；(4)采用自注意网络双向编译表示模型得到历史电网自然灾害知识图谱中每个实体的低维嵌入化向量表示，其中每一个历史案例中的所有实体的低维嵌入化向量表示组成该历史案例的特征矩阵；(5)构建图卷积神经网络，以每个历史案例的特征矩阵作为图卷积神经网络的输入对其进行训练以得到事故概率预测模型的模型参数；(6)进行预测时，将待预测案例的特征矩阵输入经过训练的图卷积神经网络，可得不同事故类型发生概率。
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公开(公告)号：CN111365133B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010169392.X
申请日：2020-03-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种多燃料充量压缩燃烧发动机燃烧系统及控制方法，涉及内燃机技术领域，包括：燃烧室、传感系统、控制器、喷射系统，其特征在于，所述喷射系统被配置为能够向所述燃烧室喷射至少两种燃料以在所述燃烧室内形成混合气，所述控制器被配置为能够控制所述喷射系统对所述至少两种燃料的喷射，以使得所述燃烧室内的所述混合气形成浓度和活性分层，以在所述燃烧室内进行ICCI模式的燃烧。通过本发明的实施，可以灵活实现缸内混合气的浓度和活性分层，从而形成最佳的燃料活性梯度，确保发动机在各个工作状况下保持最佳的热效率和最低的排放，在机械工程领域，尤其在汽车发动机领域，具有非常突出的应用价值。
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公开(公告)号：CN111336006B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202010169391.5
申请日：2020-03-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: F02B69/02 , F02M61/14 , F02D41/00 , F02D41/30 , F02D41/38 , F02D41/40 , F02D41/14 , F02M25/00 , F02M37/00 , F02M37/04
Abstract: 本发明公开了一种多燃料智能充量压缩燃烧发动机，涉及内燃机技术领域，包括：汽缸及汽缸盖；活塞，所述活塞设置于所述汽缸内，所述活塞与所述汽缸的内周壁及所述汽缸盖之间划分出燃烧室；至少两套互相独立的直接喷射系统，所述直接喷射系统与所述燃烧室连通以向所述燃烧室中喷射燃料；气道口喷射系统，所述气道口喷射系统与进气道连通，以向所述进气道中喷射燃料，所述进气道与所述燃烧室连通以向所述燃烧室进气；所述燃烧室内的燃烧模式属于ICCI燃烧模式。通过本发明的实施，不仅可以使发动机兼具有较低水平的污染物排放和较高的热效率，还具有较宽的工作负荷范围，在机械工程领域，尤其在汽车发动机领域，具有非常突出的应用价值。
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公开(公告)号：CN113791318A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111029182.1
申请日：2021-09-01
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱检测阵列的局部放电故障识别方法，其包括步骤：(1)采用多光谱检测阵列传感器检测和采集气体绝缘电力设备的局部放电信号在不同波段下的光辐射强度；(2)持续检测和采集一段时间后，对应于各波段，对采集的所有局部放电光辐射强度求平均值，将该平均值作为相应波段的局部放电光辐射强度；(3)对各波段的局部放电光辐射强度进行归一化处理，将归一化处理后的各波段的局部放电光辐射强度作为局部放电多光谱特征；(4)采用高斯混合模型对输入的局部放电多光谱特征进行聚类分析，得到其对应的缺陷类别。相应地，本发明还公开了一种基于多光谱检测阵列的局部放电故障识别系统，其可以实施上述局部放电故障识别方法。
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公开(公告)号：CN113569558A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110761402.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06F16/33 , G06K9/62 , G06N3/02 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种电力设备局部放电实体关系抽取方法，其通过标注电力设备局部放电中文文本，获得训练样本和实测样本；构建自注意网络双向编译表示模型，用训练样本对其进行预训练，将训练样本或实测样本输入上述模型中，得到第一向量序列，并将第一向量序列输入多层自注意力网络得到第二向量序列，将需要进行关系抽取的两个实体的向量序列片段从第一向量序列中提取，用最大池化法得到两个实体的语义特征向量，计算得到两个实体的位置特征向量并与语义特征向量相加得到两个实体向量；用分段最大池化法将第二向量序列转化为句子向量，将句子向量与两个实体向量拼接在一起，而后输入全连接神经网络中进行关系分类，得到两个实体在文本句子中的关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109145961B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810852574.X
申请日：2018-07-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种非结构化局部放电数据的模式识别方法，其包括步骤：(1)获取表征若干种局部放电绝缘缺陷类型的原始局部放电图像样本；(2)对原始局部放电图像样本中的原始图像进行预处理，得到各原始图像的二维矩阵，将二维矩阵列向求和得到各原始图像的一维数组，对一维数组进行归一化处理；(3)将归一化处理后的一维数组输入一维卷积神经网络模型中，以对一维卷积神经网络模型进行训练，通过训练以更新一维卷积神经网络模型的参数；(4)将待识别的局部放电图像输入经过训练的一维卷积神经网络模型中，获取的一维卷积神经网络模型的输出即为绝缘缺陷识别结果。此外，本发明还公开了一种非结构化局部放电数据的模式识别系统。
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公开(公告)号：CN113447771A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110641064.X
申请日：2021-06-09
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明涉及一种基于SIFT‑LDA特征的局部放电模式识别方法，包括以下步骤：采集局部放电特高频信号图像；进行SIFT特征提取；获取局部放电特高频信号图像视觉频率直方数据；使用LDA算法对局部放电特高频信号图像特征数据进行降维处理；进行归一化处理；训练支持向量机，获得局部放电特高频信号图像支持向量机模型；使用局部放电特高频信号图像支持向量机模型对局部放电特高频信号图像进行故障诊断。有益效果是提高局部放电故障类型的分类效果，实现局部放电故障的自动诊断和准确识别，在不同图像质量及像素大小的条件下进行局部放电特高频图像特征有效提取。
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公开(公告)号：CN113283371A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110641065.4
申请日：2021-06-09
Applicant: 上海交通大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于BRISK特征的局部放电特征提取及分类方法，包括以下步骤：采集发送局部放电信号图像；对局部放电信号图像进行BRISK特征提取；获取局部放电信号图像视觉频率直方数据；对局部放电信号图像视觉频率直方数据进行归一化处理；将归一化处理后的局部放电信号图像特征数据分为训练集和测试集；训练获得局部放电信号图像随机森林分类器模型；使用局部放电信号图像随机森林分类器模型对局部放电信号图像进行故障诊断。有益效果是提高局部放电故障类型的分类效果、实现局部放电故障的自动诊断和准确识别，在不同图像质量、像素大小及图像存在视角变换的条件下进行局部放电图像特征有效提取及分类。
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公开(公告)号：CN113139069A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110526606.9
申请日：2021-05-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向知识图谱构建的电力故障中文文本实体识别方法，其包括步骤：(1)标注作为训练样本的电力故障中文文本；(2)构建自注意网络双向编译表示模型，输入训练样本进行预训练，得第一模型权重参数；构建预训练用单一实体识别器，输入训练样本进行预训练，得第二模型权重参数；(3)构建识别模型，其包括：具有第一模型权重参数的自注意网络双向编译表示模型，若干个具有第二模型权重参数的识别用单一实体识别器，多类型实体识别器；(4)向识别模型输入待识别电力故障中文文本，由自注意网络双向编译表示模型转换为连续向量序列，各识别用单一实体识别器分别输出结果向量，拼接结果向量并输入多类型实体识别器，输出识别结果。
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公开(公告)号：CN113050038A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110308374.X
申请日：2021-03-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S5/20
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟阵列扩展的变电站声源定位方法，其包括步骤：(1)设置声音传感器均匀平面阵列，以采集K个声音信号，所述声音传感器均匀平面阵列具有M×M个阵元；(2)采用四阶累积量阵列扩展方法对声音传感器均匀平面阵列进行扩展；(3)基于扩展阵列构建空间谱函数；(4)对空间谱函数进行极大值搜索，并基于该极大值获得与其对应的入射方位角和入射俯仰角θ的估计值，以对变电站设备声源进行定位。此外，本发明还公开一种对变电站局部放电信号进行定位的系统，该系统能够用于实施上述的变电站声源定位方法。
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