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公开(公告)号：CN109685138B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811586639.7
申请日：2018-12-25
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
摘要： 本发明公开了一种XLPE电力电缆局部放电类型识别方法，包括如下步骤：(1)搭建XLPE电力电缆局部放电实验平台，设计典型的绝缘故障局部放电模型；(2)利用高频电流法采集不同绝缘故障的PRPD谱图和脉冲波形图，将采集数据分为训练样本和测试样本，分别对PRPD谱图提取统计特征量，对脉冲信号原始波形图提取时域特征量，波形图经过快速傅里叶变换后提取频域特征量；(3)对特征量进行归一化，利用训练样本设置网络参数，构建融合极限学习机网络；(4)将测试样本归一化后的特征量送入训练完成的融合极限学习机网络，得到放电类型的识别结果。本发明能够提高XLPE电力电缆局部放电类型识别的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN109685138A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811586639.7
申请日：2018-12-25
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
CPC分类号： G06K9/6292 , G01R31/1272
摘要： 本发明公开了一种XLPE电力电缆局部放电类型识别方法，包括如下步骤：(1)搭建XLPE电力电缆局部放电实验平台，设计典型的绝缘故障局部放电模型；(2)利用高频电流法采集不同绝缘故障的PRPD谱图和脉冲波形图，将采集数据分为训练样本和测试样本，分别对PRPD谱图提取统计特征量，对脉冲信号原始波形图提取时域特征量，波形图经过快速傅里叶变换后提取频域特征量；(3)对特征量进行归一化，利用训练样本设置网络参数，构建融合极限学习机网络；(4)将测试样本归一化后的特征量送入训练完成的融合极限学习机网络，得到放电类型的识别结果。本发明能够提高XLPE电力电缆局部放电类型识别的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN109633391A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811597171.1
申请日：2018-12-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 东南大学 , 南京中大智能科技有限公司
IPC分类号： G01R31/12
CPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种针对配电设备的多功能便携式局部放电在线检测仪器，包括：外置、内置传感器，用于采集局部放电信号；信号采样调理电路，用于将外置、内置传感器采集的数据进行降频、滤波和放大；ADC，用于将信号采样调理电路输出的信号进行A/D转换为数字信号；嵌入式ZYNQ，用于将ADC输出的信号进行高速并行数据处理，以及控制局部放电的存储和通信设备访问；通信接口，连接嵌入式ZYNQ核心板，用于通信设备访问；信息存储设备，连接嵌入式ZYNQ，用于存储信号；外部设备，用于显示、输出和用户控制输入。本发明满足了检测技术可靠性和实用性的要求。
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公开(公告)号：CN109633391B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201811597171.1
申请日：2018-12-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 东南大学 , 南京中大智能科技有限公司
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种针对配电设备的多功能便携式局部放电在线检测仪器，包括：外置、内置传感器，用于采集局部放电信号；信号采样调理电路，用于将外置、内置传感器采集的数据进行降频、滤波和放大；ADC，用于将信号采样调理电路输出的信号进行A/D转换为数字信号；嵌入式ZYNQ，用于将ADC输出的信号进行高速并行数据处理，以及控制局部放电的存储和通信设备访问；通信接口，连接嵌入式ZYNQ核心板，用于通信设备访问；信息存储设备，连接嵌入式ZYNQ，用于存储信号；外部设备，用于显示、输出和用户控制输入。本发明满足了检测技术可靠性和实用性的要求。
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公开(公告)号：CN116679693A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310441613.8
申请日：2023-04-23
申请人： 东南大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 融合螺旋桨水动力的无人艇自抗扰控制方法,首先建立水面无人艇的动力学模型,然后分析无人艇的受力模型，估计出受到风浪、水流干扰的作用力和力矩，实时反馈无人艇的运动状态变化，并利用扩张状态观测器对未建模部分与不确定部分进行实时观测。基于自抗扰控制方法设计控制律，并在螺旋桨控制律中加入风浪和水流扰动以及重心的变化情况，在遇到外界环境干扰和不确定性干扰可以及时的补偿从而实现稳定的航行，相比于现有姿态控制方案能够提高水面无人艇的航行控制性能，更适用于实际航行过程。
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公开(公告)号：CN116465412A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310447533.3
申请日：2023-04-24
申请人： 东南大学
IPC分类号： G01C21/20 , G01C21/00 , G01C21/16 , G06N3/0442 , H04W4/33 , H04W4/024 , G06F18/243 , G06F18/214
摘要： 一种基于LSTM和注意力机制的改进PDR室内定位方法，包括以下步骤：编写数据采集软件，获取智能手机内部IMU数据。使用AdaBoost提升决策树的分类性能，实现提升树算法，根据加速度数据一系列特征值实现行人运动状态识别；根据识别出的运动状态，设置不同的阈值，利用波峰双阈值法实现步态识别；构建步长估计模型，搭建基于Attention机制改进的LSTM模型，并利用已采集的数据集进行训练、测试。将采集到的实时加速度计和陀螺仪数据投入已训练的模型以实现PDR过程中的步长估计；使用陀螺仪和磁力计数据，利用四元数姿态解算方法实现PDR过程中的航向估计，同时根据识别出的运动状态约束相关参数，减少PDR系统的误差，最终结合已获得的步长，完成行人室内定位。
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公开(公告)号：CN116067432B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310204533.0
申请日：2023-03-06
申请人： 南京市特种设备安全监督检验研究院 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种自动扶梯变工况故障诊断方法，包括：步骤1：控制器将监测数据与数据库中对应阈值曲线中当前负载值所对应的阈值进行比较，判断是否发生故障：当监测数据超出当前负载条件下的阈值时，则判定发生故障，控制器发出指令，报警器发出报警信号；步骤2：当有故障发生后，控制器的数据分析模块采用FTA分析方法定性分析故障原因，并提取故障诊断规则，确定诊断模型的输入输出；通过BP神经网络构建智能诊断模型，采用历史故障数据库进行训练，并通过LM算法、遗传算法方法对模型参数进行调整，获取自动扶梯精密诊断模型，得出故障原因。该方法可通过前端监测系统发现需要应急处置的故障，提高故障应急处置效率。
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公开(公告)号：CN116067432A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310204533.0
申请日：2023-03-06
申请人： 南京市特种设备安全监督检验研究院 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种自动扶梯变工况故障诊断方法，包括：步骤1：控制器将监测数据与数据库中对应阈值曲线中当前负载值所对应的阈值进行比较，判断是否发生故障：当监测数据超出当前负载条件下的阈值时，则判定发生故障，控制器发出指令，报警器发出报警信号；步骤2：当有故障发生后，控制器的数据分析模块采用FTA分析方法定性分析故障原因，并提取故障诊断规则，确定诊断模型的输入输出；通过BP神经网络构建智能诊断模型，采用历史故障数据库进行训练，并通过LM算法、遗传算法方法对模型参数进行调整，获取自动扶梯精密诊断模型，得出故障原因。该方法可通过前端监测系统发现需要应急处置的故障，提高故障应急处置效率。
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公开(公告)号：CN118445695A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410602772.6
申请日：2024-05-15
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/2135 , G06F18/2134 , G06N3/126
摘要： 本发明公开了一种高斯‑非高斯混合分布数据的特征提取及过程监控方法及系统，通过ICA和PCA对原始数据进行独立/主成分分析，分别提取非高斯/高斯分量；然后，从分量中提取并构造故障特征，作为SVM的附加特征来训练出若干个基本模型，应用遗传算法和贝叶斯推理对基本模型进行优化整合，从而提高分类精度和泛化性能，建立出具有最优故障分类性能的集成模型。本发明的方法将主成分分析、独立成分分析与基于遗传算法的支持向量机‑贝叶斯推理方法相结合，改善对高斯/非高斯混合分布数据的故障特征提取能力，可以改善混合分布数据下的故障诊断性能，以便更早地发现和修复故障，从而提高系统的安全性。
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