公开(公告)号：CN112052712A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN201911081060.X

申请日：2019-11-07

申请人： 国家电力投资集团有限公司 ,  石家庄良村热电有限公司 ,  国家电投集团东方新能源股份有限公司 ,  华北电力大学(保定)

发明人： 华志刚 ,  张强 ,  王志洁 ,  李明宇 ,  刘江宁 ,  陈以明 ,  吴水木 ,  杨旭 ,  彭雅妮 ,  翟永杰

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01H17/00

摘要： 本发明提出了一种电力设备状态监测与故障识别方法及系统。本发明的方法，基于噪声抵消法对声源信号进行采集，降低对环境的敏感度，能够提高声音信号处理的精度。通过判断现场信号的每一点频谱值是否均在正常样本信号的每一点的类中心频谱值的置信度内，对电力设备进行预监测，对电力设备的现场信号进行筛选，筛选出需要进行故障识别的少量现场故障信号，有利于实现实时监测，提高算法处理速度，提高了电力设备故障检测的安全性、效率及准确性，并无需一一对应的设置传感器，降低了电力设备故障检测的成本。

公开(公告)号：CN112052712B

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN201911081060.X

申请日：2019-11-07

申请人： 国家电力投资集团有限公司 ,  石家庄良村热电有限公司 ,  国家电投集团东方新能源股份有限公司 ,  华北电力大学(保定)

发明人： 华志刚 ,  张强 ,  王志洁 ,  李明宇 ,  刘江宁 ,  陈以明 ,  吴水木 ,  杨旭 ,  彭雅妮 ,  翟永杰

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/043 ,  G06N3/08 ,  G01H17/00

摘要： 本发明提出了一种电力设备状态监测与故障识别方法及系统。本发明的方法，基于噪声抵消法对声源信号进行采集，降低对环境的敏感度，能够提高声音信号处理的精度。通过判断现场信号的每一点频谱值是否均在正常样本信号的每一点的类中心频谱值的置信度内，对电力设备进行预监测，对电力设备的现场信号进行筛选，筛选出需要进行故障识别的少量现场故障信号，有利于实现实时监测，提高算法处理速度，提高了电力设备故障检测的安全性、效率及准确性，并无需一一对应的设置传感器，降低了电力设备故障检测的成本。

公开(公告)号：CN115691508A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211344134.6

申请日：2022-10-31

申请人： 石家庄良村热电有限公司 ,  国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司 ,  华北电力大学(保定)

发明人： 张强 ,  王健 ,  崔建德 ,  甄志广 ,  高飞 ,  武明路 ,  刘力永 ,  包伟伟 ,  张楠 ,  胡恩怀 ,  崔智博 ,  李明轩 ,  翟永杰

IPC分类号： G10L17/02 ,  G10L17/04 ,  G10L17/26 ,  G10L19/26

摘要： 本发明涉及一种电力设备声音识别方法及系统。该方法包括获取运行状态中不同类型电力设备的声音信号；对所述声音信号进行预处理；根据预处理后的声音信号，基于音频信号特征提取方法，提取MFCC特征和GFCC特征；根据所述MFCC特征和所述GFCC特征，基于主成分分析方法，确定降维后的MFCC特征和降维后的GFCC特征；并将所述降维后的MFCC特征和所述降维后的GFCC特征进行组合，确定融合特征；采用训练好的SVM支持向量机对所述融合特征进行分类识别。本发明能够准确识别电厂高噪声环境中不同类型电力设备的运行声音。

公开(公告)号：CN112052551A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN201911021826.5

申请日：2019-10-25

申请人： 华北电力大学(保定) ,  国家电力投资集团有限公司 ,  国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司

发明人： 翟永杰 ,  杨旭 ,  彭雅妮 ,  王新颖 ,  张磊 ,  华志刚 ,  章义发 ,  李璟涛 ,  吴水木

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06N3/04 ,  F04D27/00

摘要： 本发明提出了一种风机喘振运行故障识别方法及系统。所述识别方法包括：首先，获取风机设备在工作过程中的现场设备声信号；并对现场设备声信号进行预处理，获得现场设备声信号的二维时频数据；然后，采用CNN网络对所述二维时频数据进行识别，获得第一识别结果；采用LSTM网络对所述二维时频数据进行识别，获得第二识别结果；最后，基于D‑S证据理论，对第一识别结果和所述第二识别结果进行信息融合，获得风机喘振运行故障的识别结果。本发明利用现场设备声信号进行风机喘振故障诊断，无需在风机上安装传感器，采用卷积神经网络和长短时记忆网络对喘振声信号特征进行故障发生概率诊断，并使用D‑S证据理论进行决策层两个结果的融合诊断，提高诊断的准确率。

公开(公告)号：CN112052551B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN201911021826.5

申请日：2019-10-25

申请人： 华北电力大学(保定) ,  国家电力投资集团有限公司 ,  国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司

发明人： 翟永杰 ,  杨旭 ,  彭雅妮 ,  王新颖 ,  张磊 ,  华志刚 ,  章义发 ,  李璟涛 ,  吴水木

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  F04D27/00

摘要： 本发明提出了一种风机喘振运行故障识别方法及系统。所述识别方法包括：首先，获取风机设备在工作过程中的现场设备声信号；并对现场设备声信号进行预处理，获得现场设备声信号的二维时频数据；然后，采用CNN网络对所述二维时频数据进行识别，获得第一识别结果；采用LSTM网络对所述二维时频数据进行识别，获得第二识别结果；最后，基于D‑S证据理论，对第一识别结果和所述第二识别结果进行信息融合，获得风机喘振运行故障的识别结果。本发明利用现场设备声信号进行风机喘振故障诊断，无需在风机上安装传感器，采用卷积神经网络和长短时记忆网络对喘振声信号特征进行故障发生概率诊断，并使用D‑S证据理论进行决策层两个结果的融合诊断，提高诊断的准确率。

公开(公告)号：CN112049787B

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN201911021827.X

申请日：2019-10-25

申请人： 华北电力大学(保定) ,  国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司 ,  国家电力投资集团有限公司

发明人： 翟永杰 ,  彭雅妮 ,  杨旭 ,  王新颖 ,  姜根山 ,  华志刚 ,  周正道 ,  李彬 ,  李璟涛 ,  吴水木

IPC分类号： F04B51/00

摘要： 本发明提出了一种非接触式水泵故障检测方法及系统。本发明的检测方法，首先采集L种类型的水泵分别在N种不同工作状态下工作的声音，得到L×N个声音；对L×N个声音进行预处理，并划分为第一样本集和第二样本集；根据所述第一样本集和第二样本集建立并训练特征向量组；获取待检测的水泵的类型参数和声音信号；根据类型参数和声音信号查找并比对训练后的特征向量组，确定待检测的水泵的工作状态。本发明基于声音特征，建立并训练生成训练后的特征向量组，通过采集待检测的水泵的声音信号，与特征向量组进行比对，得出水泵的运行工作状态(当前运行状况、运行下的转速、功率以及可能的故障类型)，实现对水泵的工作状态检测和故障诊断。

公开(公告)号：CN112049787A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN201911021827.X

申请日：2019-10-25

申请人： 华北电力大学(保定) ,  国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司 ,  国家电力投资集团有限公司

发明人： 翟永杰 ,  彭雅妮 ,  杨旭 ,  王新颖 ,  姜根山 ,  华志刚 ,  周正道 ,  李彬 ,  李璟涛 ,  吴水木

IPC分类号： F04B51/00

摘要： 本发明提出了一种非接触式水泵故障检测方法及系统。本发明的检测方法，首先采集L种类型的水泵分别在N种不同工作状态下工作的声音，得到L×N个声音；对L×N个声音进行预处理，并划分为第一样本集和第二样本集；根据所述第一样本集和第二样本集建立并训练特征向量组；获取待检测的水泵的类型参数和声音信号；根据类型参数和声音信号查找并比对训练后的特征向量组，确定待检测的水泵的工作状态。本发明基于声音特征，建立并训练生成训练后的特征向量组，通过采集待检测的水泵的声音信号，与特征向量组进行比对，得出水泵的运行工作状态(当前运行状况、运行下的转速、功率以及可能的故障类型)，实现对水泵的工作状态检测和故障诊断。

公开(公告)号：CN116797594A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310834753.1

申请日：2023-07-10

申请人： 华北电力大学(保定)

发明人： 李冰 ,  白云山 ,  韩宇辰 ,  赵宽 ,  翟永杰

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开一种风机桨叶缺陷检测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及图像分割技术领域，所述方法包括：获取待检风机桨叶的图像；将待检风机桨叶的图像输入至风机桨叶缺陷检测模型中，得到待检风机桨叶的缺陷类型；风机桨叶缺陷检测模型是利用训练数据集对改进UNet网络进行训练得到的，训练数据集包括多张训练用风机桨叶的图像和对应的缺陷类型，改进UNet网络包括编码网络、卷积块注意网络和解码网络，编码网络为ResNet34网络，本发明将UNet网络中的编码网络替换为ResNet34网络，提高了风机桨叶缺陷的检测精度。

公开(公告)号：CN116369007A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310342864.0

申请日：2023-04-03

申请人： 湖北壹鸣生物科技有限公司 ,  华北电力大学(保定)

发明人： 刘亚军 ,  苑朝 ,  苏勇波 ,  徐大伟 ,  刘海英 ,  朱浩硕 ,  胡东阳 ,  翟永杰

IPC分类号： A01C11/02 ,  G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  B25J9/16 ,  A01C11/00

摘要： 本发明提供一种基于双臂协同作业的种苗移植方法及系统，属于种苗移植领域，方法包括：将种苗传送至待识别位置，并采集种苗的第一图像；基于目标检测网络对第一图像进行目标检测，以确定第一图像中的根部检测框和茎部检测框；根据第一图像中的根部检测框及茎部检测框确定夹取点，并控制第一机械臂在夹取点处夹取种苗；采集第一机械臂上种苗的第二图像；基于目标检测网络对第二图像进行目标检测，以确定第二图像中的根部检测框和茎部检测框；根据第二图像中的根部检测框及茎部检测框确定切割点，并控制第二机械臂在切割点处将第一机械臂上种苗的茎部切除；控制第一机械臂将种苗的根部栽种至培养皿中。本发明提高了种苗移植的效率及存活率。

公开(公告)号：CN116030484A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202310017922.2

申请日：2023-01-06

申请人： 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司 ,  华北电力大学(保定)

发明人： 徐焕军 ,  刘金龙 ,  赵振远 ,  徐蔚 ,  王新颖 ,  翟永杰

IPC分类号： G06V30/42 ,  G06V30/18 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06V30/19 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种驾照日期数字识别方法及装置，涉及字符和模式识别技术领域；方法包括获得驾照日期部分的待处理图像，输入基于先验知识的双CNN的识别网络获得每一位置的数字，识别网络包括依次连接的均值滤波器、第一CNN结构、第二CNN结构、第一全连接层、第二全连接层和输出层，两个CNN结构相同，两个全连接层相同，CNN结构包括依次连接的卷积层、最大池化层、卷积层和最大池化层，输出层添加有先验知识，先验知识包括年份的前三位为194至202中的任意一项、月份不超过12和日期不超过31；装置包括识别模块，其通过带有先验知识的双CNN的神经网络进行识别，实现驾照日期识别效率高、效果好。