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公开(公告)号：CN113962360B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111178317.0
申请日：2021-10-09
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC分类号： G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明公开一种基于GAN网络的样本数据增强方法及系统，方法具体为：构建利用N个GAN网络结构组成的金字塔形状的GAN网络学习模型；基于Coarse‑to‑Fine思想的对GAN网络学习模型进行训练和测试，对输入图像从粗略的分辨率开始进行多次迭代；迭代结果收敛时，添加附加的卷积层来增加生成器的大小，从原始的上采样特征到新添加卷积层的输出间添加残差连接，直到图像的分辨率达到设定的输出分辨率；基于满足输出分辨率的图像生成虚拟样本，将所述虚拟样本与小样本数据集混合，得到增强后的完成样本数据；解决了工业过程中老化样本数据十分稀缺的问题，相对传统的数据增强方法而言效率更高，降低了数据成本；生成的图像在符合原始分布的基础上更加多样。
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公开(公告)号：CN112287546B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202011177937.8
申请日：2020-10-28
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明公开的一种基于多节点阻容网式模型的高压电机防晕结构优化方法，设定定子线圈的空气域范围，将空气域、防晕结构和主绝缘划分为多个电阻单元和多个电容单元，根据划分的电阻单元和电容单元建立高压电机定子线圈端部的多节点阻容网式模型，并确定多节点阻容网式模型的阻值、电容参数和边界条件，并在定子线圈端部铜导体不同的运行条件下，进行防晕结构沿面电位、电场以及电流暂态计算分析，确定防晕结构的缺陷并对其进行优化；相比基于传统的阻容链式模型的绕组端部防晕优化设计方法，该优化方法建立的模型更加完整，将线圈外部的空气域以及主绝缘内部电场均考虑在内，从建模原理上避免了传统方法因简化模型而引入的计算误差，从划分方法上提高了计算精度。
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公开(公告)号：CN111553432B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010364444.9
申请日：2020-04-30
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明涉及定子线棒绝缘老化程度预测领域，公开了一种基于图像特征支持向量机的定子线棒绝缘老化程度预测方法，该方法首先获取不同老化程度的定子线棒绝缘片材的2D‑SAXS(二维小角X射线散射)图和AFM(原子力显微镜)图。获取到老化材料的图谱之后，计算图谱的方向梯度直方图和局部二值模式，获取到图谱的图像特征。获取到图像特征之后，训练支持向量机模型，设置不同的模型参数，得到最优模型。最后利用训练好的支持向量机模型对测试数据进行测试，从而实现对定子线棒绝缘老化程度的预测。本发明是一种预测定子线棒绝缘老化程度的新方法，相较传统方法预测结果更准确，效率更高，具有重大的经济价值。
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公开(公告)号：CN111553432A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010364444.9
申请日：2020-04-30
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明涉及定子线棒绝缘老化程度预测领域，公开了一种基于图像特征支持向量机的定子线棒绝缘老化程度预测方法，该方法首先获取不同老化程度的定子线棒绝缘片材的2D-SAXS(二维小角X射线散射)图和AFM(原子力显微镜)图。获取到老化材料的图谱之后，计算图谱的方向梯度直方图和局部二值模式，获取到图谱的图像特征。获取到图像特征之后，训练支持向量机模型，设置不同的模型参数，得到最优模型。最后利用训练好的支持向量机模型对测试数据进行测试，从而实现对定子线棒绝缘老化程度的预测。本发明是一种预测定子线棒绝缘老化程度的新方法，相较传统方法预测结果更准确，效率更高，具有重大的经济价值。
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公开(公告)号：CN111563622B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010364432.6
申请日：2020-04-30
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N20/10
摘要： 本发明属于发电机绝缘老化程度分析领域，公开了一种定子线棒绝缘老化程度预测方法，对定子线棒绝缘样品进行热氧老化，并获取老化样品的2D‑WAXD谱图与SEM谱图；使用vgg16深度学习模型对2D‑WAXD谱图进行特征提取，利用2D‑WAXD谱图对应的老化时间和vgg16提取的特征对SVM算法进行训练，获得第一预测模型；使用灰度共生矩阵对SEM谱图计算纹理特征，利用SEM谱图对应的老化时间和计算的纹理特征对SVM算法进行训练，获得第二预测模型；利用第一预测模型和/或第而预测模型来预测定子线棒绝缘老化程度。本发明为估计绝缘寿命提供了有效的参考依据，从而预防一些因材料绝缘老化带来的问题，为发电机的维修与保养提供可靠的参考，具有重大的经济价值。
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公开(公告)号：CN113901696A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111329371.0
申请日：2021-11-10
申请人： 东方电气集团东方电机有限公司 , 西安交通大学
摘要： 本发明提供的一种基于宽频域模型的变频电机定子绕组电压分析方法，通过构建本发明提供变频电机定子绕组的宽频域分布参数模型，并基于所述分布参数计算方法获取模型分布参数，据此进行数值仿真能够为变频电机定子绕组线圈间与匝间电压特性提供更为准确全面的分析数据和结论，有助于有效进行不同容量与电压等级的变频电机定子绕组绝缘的优化设计，该方法原理清楚，建模与计算成本低，计算精度高，适用范围广。
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公开(公告)号：CN112288147A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011120840.3
申请日：2020-10-19
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明公开了一种BP‑Adaboost强预测器预测发电机定子绝缘状态的方法，包括以下步骤：1)采集初期样本数据，对初期样本数据进行预处理，对预处理后的初期样本数据进行特征提取，并以提取的特征向量作为样本数据；2)利用模拟退火算法对粒子群算法进行优化，得模拟退火粒子群算法，然后基于模拟退火粒子群算法计算若干BP神经网络的初始权重及阈值；3)根据步骤2)得到的各BP神经网络的初始权重及阈值构建若干BP神经网络，对各BP神经网络进行训练；4)根据各BP神经网络的训练误差确定各BP神经网络的权值；5)构成强预测器，然后利用强预测器预测能够表征发电机定子绝缘老化状态的击穿电压，该方法能够对发电机定子绝缘状态进行准确预测。
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公开(公告)号：CN112269081A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011099737.5
申请日：2020-10-14
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于大型水轮发电机定子线棒多因子老化应力控制平台及方法，可用于在实验室真实再现定子线棒真机老化过程。本平台可实现对大型水轮发电机整根定子线棒进行电、热和机械三种老化因子同时施加的多因子老化应力控制。热老化因子由加热板对定子线棒进行加热，由温度控制箱对其进行闭环控制。电老化因子由变压器提供，通过变压器可以对电老化因子进行闭环控制。机械老化因子由激振器提供，可由智能信号发生器对其进行闭环控制。电、热、机械三种老化因子均可由平台进行闭环控制，平台能满足大型水轮发电机真机不同定子线棒的老化试验要求，为研究定子线棒绝缘老化规律及寿命预测奠定基础。
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公开(公告)号：CN112288147B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011120840.3
申请日：2020-10-19
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种BP‑Adaboost强预测器预测发电机定子绝缘状态的方法，包括以下步骤：1)采集初期样本数据，对初期样本数据进行预处理，对预处理后的初期样本数据进行特征提取，并以提取的特征向量作为样本数据；2)利用模拟退火算法对粒子群算法进行优化，得模拟退火粒子群算法，然后基于模拟退火粒子群算法计算若干BP神经网络的初始权重及阈值；3)根据步骤2)得到的各BP神经网络的初始权重及阈值构建若干BP神经网络，对各BP神经网络进行训练；4)根据各BP神经网络的训练误差确定各BP神经网络的权值；5)构成强预测器，然后利用强预测器预测能够表征发电机定子绝缘老化状态的击穿电压，该方法能够对发电机定子绝缘状态进行准确预测。
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公开(公告)号：CN113901696B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111329371.0
申请日：2021-11-10
申请人： 东方电气集团东方电机有限公司 , 西安交通大学
摘要： 本发明提供的一种基于宽频域模型的变频电机定子绕组电压分析方法，通过构建本发明提供变频电机定子绕组的宽频域分布参数模型，并基于所述分布参数计算方法获取模型分布参数，据此进行数值仿真能够为变频电机定子绕组线圈间与匝间电压特性提供更为准确全面的分析数据和结论，有助于有效进行不同容量与电压等级的变频电机定子绕组绝缘的优化设计，该方法原理清楚，建模与计算成本低，计算精度高，适用范围广。
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