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公开(公告)号：CN118096631A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211498519.8
申请日：2022-11-28
申请人： 复旦大学 , 上海交通大学 , 上海驹电电气科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于NSST和图像能量算法的电力设备缺陷实时监测方法及系统，其包括步骤：(1)采集电力设备的可见光图像以及与该可见光图像对应的红外图像；(2)采用能量图像算法将红外图像分割为若干模块，确定分割后的各模块的温度特征，并将各模块的温度特征标注在红外图像上；(3)将经过标注的红外图像和与之对应的可见光图像分别进行NSST分解，以分别得到各自的低频子带图和高频子带图；(4)将各低频子带图进行融合得到融合低频子带图；将各高频子带图融合，得到融合高频子带图；(5)基于融合低频子带图和融合高频子带图进行NSST逆变换，得到融合图像；(6)基于融合图像判断电力设备的缺陷位置。
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公开(公告)号：CN113666549B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202111050728.1
申请日：2021-09-08
申请人： 上海交通大学重庆研究院
IPC分类号： C02F1/78 , C02F1/469 , C02F103/06 , C02F101/30
摘要： 本发明公开了渗滤浓缩液的分盐降碳膜电极耦合微纳米O3装置及方法，包括微气泡臭氧发生系统、一级膜电极反应器、二级膜电极反应器和回流反应器，微气泡臭氧发生系统包括臭氧发生器、微纳米气泡发生器和冷水机，臭氧发生器的进气管与外部氧气源连接，微纳米气泡发生器分别与渗滤液浓缩液进水管和臭氧发生器的出气管连接，冷水机与微纳米气泡发生器的出水管连接，一级膜电极反应器分别与冷水机和二级膜电极反应器的输入端连接，二级膜电极反应器的碱液输出端连接回流反应器。本发明可实现一级膜高价盐定向累积和二级膜低价盐酸碱分离回流，有效提高有机物和O3的传质效能，提高电子转移速率，降低能耗。
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公开(公告)号：CN115178064A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210719775.9
申请日：2022-06-23
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明提供了一种智能控制技术的恶臭预处理系统及方法，包括：场景触发器、恶臭气体前端处理仪、控制中枢以及恶臭检测设备；所述恶臭气体前端处理仪包括：稀释模块以及富集模块；所述场景触发器通过三通电磁阀分别连接所述稀释模块和所述富集模块；所述控制中枢分别连接所述稀释模块和所述富集模块；所述稀释模块和所述富集模块通过三通电磁阀分别连接所述恶臭监测设备。
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公开(公告)号：CN112180221B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010827200.X
申请日：2020-08-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学
发明人： 陈孝信 , 李晨 , 邵先军 , 王绍安 , 郑一鸣 , 杨智 , 詹江杨 , 何文林 , 陈珉 , 孙翔 , 王文浩 , 徐华 , 陈梁金 , 王磊 , 胡华杰 , 臧奕茗 , 钱勇 , 王辉 , 舒博
IPC分类号： G01R31/12 , G06F16/906 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于双测度监督规则的GIS未知类别局部放电识别方法。本发明采用的技术方案为：首先，搭建GIS特高频检测系统并制作GIS典型绝缘缺陷，以采集局部放电信号；其次，为了充分表征不同类型的放电信息，构造放电梯度相位分布模式，提取统计特征；然后，通过训练集找到不同已知类型的最优特征预测模型，从而建立已知放电类型库，根据预测误差对待测样本进行初步分类；最后，建立合理的相似性和可靠性双测度监督规则，进一步评判分类结果，从而确认初步分类结果或者识别出未知类型样本。本发明能够顺利地筛选出未知类型的样本，并维持对已知类型的高识别率，从而极大地提高GIS局部放电的总体识别率，对于现场检测有好的指导意义。
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公开(公告)号：CN112147465B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010813781.1
申请日：2020-08-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学
发明人： 陈孝信 , 邵先军 , 王绍安 , 郑一鸣 , 李晨 , 杨智 , 詹江杨 , 何文林 , 陈珉 , 孙翔 , 王文浩 , 徐华 , 陈梁金 , 王绪军 , 王磊 , 臧奕茗 , 钱勇 , 王辉 , 舒博
摘要： 本发明公开了一种基于多重分形与极限学习机的GIS光学局部放电识别方法。本发明采用的技术方案为：设计多种GIS典型绝缘缺陷模型并搭建实验室光学检测系统，采集光学局部放电信号，绘制GIS不同缺陷下的灰度化光学局放图谱；根据多重分形理论，提取灰度化光学局放图谱的差盒维数及信息维数的多重分形特征量；构造极限学习机作为分类器，通过线性参数模式寻找全局极小值；输入训练和测试样本，测试识别结果。本发明的多重分形特征能够提高GIS光学局放图谱的识别准确率，极限学习机能够提高GIS光学局放图谱的识别速度，两者结合能够保证GIS局部放电的光学诊断效率。
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公开(公告)号：CN114066041A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111334421.4
申请日：2021-11-11
申请人： 上海隧道工程有限公司 , 上海交通大学 , 上海三足鼎建设工程有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种盾构隧道同步注浆量预测方法，包括：根据弹塑性理论，建立土体回弹对盾尾空隙的充填体积；采用基于等效柱状结构模型计算同步注浆压力作用下土体沿隧道径向的压缩变形；将渗透路径上的浆液分区间处理为Bingham流体(非牛顿流体)、混合体和Newton流体，建立隧道断面径向渗透扩散距离的理论解并根据土体孔隙比和渗透距离计算该部分注浆量；根据叠加模型建立综合因素作用下盾构同步注浆量预测计算公式。根据本发明，通过变形、空间充填渗透扩散范围的叠加方法，建立适用于砂性地层的同步注浆扩散距离和注浆量的理论预测方法。
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公开(公告)号：CN113552450A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110765690.X
申请日：2021-07-07
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种基于虚拟传感器的局部放电源定位方法，其包括步骤：(1)构建光学局部放电仿真指纹库；(2)采构建自适应神经模糊推理系统算法网络，并采用光学局部放电仿真指纹库作为训练集对自适应神经模糊推理系统算法网络进行训练；(3)在局部放电实际检测时，设置A个实际光学传感器和B个虚拟光学传感器，其中将A个实际光学传感器采集的实测局部放电信号输入经过训练的自适应神经模糊推理系统算法网络中，以使其输出B个虚拟光学传感器的预测局部放电信号；(4)由实测局部放电信号和预测局部放电信号构建光学局部放电检测指纹；(5)将所述光学局部放电检测指纹与所述光学局部放电仿真指纹库进行匹配，以得到局部放电源的位置。
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公开(公告)号：CN113050037A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110308037.0
申请日：2021-03-23
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明公开了一种变电站设备异常声源定位方法，其包括步骤：(1)采集变电站声音信号；(2)基于变电站声音信号建立变电站声音阵列的空间谱函数；(3)采用改进的粒子群算法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，以对变电站设备异常声源进行定位。此外，本发明还公开一种变电站设备异常声源定位系统，其包括：声音传感器阵列，其采集变电站声音信号；处理和定位模块，其基于变电站声音信号建立变电站声音阵列的空间谱函数，并采用改进的粒子群算法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，以对变电站设备异常声源进行定位。
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公开(公告)号：CN112883628A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110308028.1
申请日：2021-03-23
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G06F30/25 , G06N3/00 , G06F111/08 , G06F119/10
摘要： 本发明公开了一种变电站设备异常声源定位方法，其包括步骤：(1)采集变电站声音信号样本Y＝[y1,y2,…,yn]；(2)建立变电站声音信号样本的似然函数；(3)采用改进的粒子群算法求取变电站声音信号样本的似然函数的最大值，并基于该最大值获得与该最大值所对应的方向角D的估计值，以对变电站设备异常声源进行定位。此外，本发明还公开一种变电站设备异常声源定位系统，其包括：声音传感器阵列，其采集变电站声音信号样本；处理和定位模块，其用于执行本发明所述变电站设备异常声源定位方法中的步骤(2)及步骤(3)，以对变电站设备异常声源进行定位。
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公开(公告)号：CN112147470A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011021369.2
申请日：2020-09-25
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种GIL局部放电源定位方法，包括步骤：(1)建立与实际GIL尺寸相同的仿真模型，并进行光学信号仿真，构建局部放电仿真指纹库Ψ(2)拟合出GIL中所有位置局部放电指纹，以将Ψ扩展为Ψ’(3)构建有若干个基分类器的Bagging‑KELM模型，用Bagging算法对扩展后光学局部放电仿真指纹库Ψ’进行重新采样，获得随机选择的若干个子指纹库，各子指纹库与个基分类器对应，采用各子指纹库对各基分类器进行训练，以使每一个基分类器均输出局部放电源位置坐标，Bagging‑KELM模型的输出为各基分类器输出局部放电源位置坐标的平均值(4)将实际检测的GIL局部放电光学指纹输入到经过训练的Bagging‑KELM模型中，得到实际局部放电源位置。此外，本发明还公开了一种GIL局部放电源定位系统。
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