一种基于自编码器的有载分接开关故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113378778B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202110735149.4

    申请日:2021-06-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的有载分接开关故障诊断方法,属于电力设备故障诊断领域。一种基于自编码器的有载分接开关故障诊断方法,包括以下步骤:获取有载分接开关的振动信号;计算所述振动信号的时频矩阵;根据所述时频矩阵无监督训练自编码器;基于所述自编码器的编码器和所述时频矩阵有监督训练分类器;根据所述编码器和所述分类器对所述有载分接开关的待测振动信号进行诊断;与现有技术相比,本发明的深度学习引入到有载分接开关的故障诊断中,实现了自动特征工程,避免了人为设计特征带来的困难,其特征完全由数据本身的分布决定,本发明结合了有监督学习和无监督学习的优势,缓解了有标签样本不足的问题。

    一种基于机器学习的气体分子电离碰撞截面预测方法

    公开(公告)号:CN112100896A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202010936320.3

    申请日:2020-09-08

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及气体分子碰撞截面技术领域,尤其是一种气体分子电离碰撞截面的预测方法,为了快速获得气体分子电离碰撞截面,现提出如下方案,其包括如下步骤:步骤1,根据待预测的第一气体分子,选择比第一气体分子的原子数少的第二气体分子作为训练集气体分子;步骤2,计算训练集气体分子电离碰撞截面;步骤3,选择机器学习模型;步骤4,在所述机器学习模型中建立f(X)=y的映射关系;步骤5,根据所述特征向量和训练集气体分子电离碰撞截面训练机器学习模型;步骤6,在机器模型中输入第一气体分子的特征向量,预测第一气体分子电离碰撞截面。本发明达到了快速获得气体分子电离碰撞截面的目的。

    基于贝叶斯优化阶梯网络的有载分接开关故障诊断方法

    公开(公告)号:CN114386465A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202210032235.3

    申请日:2022-01-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯优化阶梯网络的有载分接开关故障诊断方法,属于电力设备故障诊断技术领域,该方法包括采集有载分接开关振动信号、对振动信号进行降维、采用贝叶斯优化方法对阶梯网络超参数进行优化、用优化后的超参数训练阶梯网络、用训练好的阶梯网络进行故障诊断等步骤;本发明利用有标签样本进行监督学习,同时利用无标签样本进行无监督学习,提高了神经网络的泛化性能,相较于传统的监督学习方法,降低了对有标签样本的依赖,能够显著提升有载分接开关的故障诊断正确率,同时本发明对阶梯网络的编码器注入噪声幅值和每层解码器重构误差权重两类超参数进行了贝叶斯优化,进一步提升了阶梯网络的性能。

    一种基于自编码器的有载分接开关故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113378778A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110735149.4

    申请日:2021-06-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的有载分接开关故障诊断方法,属于电力设备故障诊断领域。一种基于自编码器的有载分接开关故障诊断方法,包括以下步骤:获取有载分接开关的振动信号;计算所述振动信号的时频矩阵;根据所述时频矩阵无监督训练自编码器;基于所述自编码器的编码器和所述时频矩阵有监督训练分类器;根据所述编码器和所述分类器对所述有载分接开关的待测振动信号进行诊断;与现有技术相比,本发明的深度学习引入到有载分接开关的故障诊断中,实现了自动特征工程,避免了人为设计特征带来的困难,其特征完全由数据本身的分布决定,本发明结合了有监督学习和无监督学习的优势,缓解了有标签样本不足的问题。

    一种用于绝缘气体电离碰撞截面的计算方法

    公开(公告)号:CN112100897A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202010936337.9

    申请日:2020-09-08

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开一种用于绝缘气体电离碰撞截面的计算方法,涉及等离子体技术领域,该方法包括:优化绝缘气体的分子结构;计算BEB和DM模型的输入参数,所述输入参数包括结合能、动能、电离能和分子轨道成分;在此基础上使用BEB和DM模型分别计算绝缘气体分子的电离碰撞截面;再依据本公开设计的混合公式融合BEB和DM模型的结果计算最终的绝缘气体分子电离碰撞截面;本公开能够在入射电子能量的高能段和低能段分别融合BEB和DM模型的结果,从而以比单一模型更高精度的方式计算出绝缘气体的电离碰撞截面,为气体的绝缘设计提供基础数据。

Patent Agency Ranking