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公开(公告)号：CN109557467A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811454001.8
申请日：2018-11-30
申请人： 国电南京自动化股份有限公司 , 江苏国电南自海吉科技有限公司 , 华电青岛发电有限公司
IPC分类号： G01R31/34
摘要： 本发明涉及一种基于VxWorks平台适用于多种电机的智能故障诊断系统，其特征在于：根据电机的类型在不同监测部位上安装相应的传感器，完成对多种类型电机的电流信号、振动信号、温度信号以及加速度信号等特征量的多路采集。经过对多种特征量进行融合处理后，根据这些特征量采用随机森林、蚁群优化的最小二乘支持向量机、最优二叉树、案例推理等算法相结合的综合故障诊断方法，提高了故障诊断的准确性，最后生成故障诊断报告。本发明采用具有高可靠性、可裁剪性以及高实时性的操作系统，具有WebServer服务、支持多种通信规约和易安装维护等特点，满足对电机状态检修的需求。
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公开(公告)号：CN110969096A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911079679.7
申请日：2019-11-07
申请人： 国电南京自动化股份有限公司 , 江苏国电南自海吉科技有限公司 , 安徽华电六安电厂有限公司
摘要： 本发明涉及基于粒子群优化支持向量机的电机故障模式诊断方法，其特征在于：使用基于小波分析和建立粒子群优化(PSO)最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法来诊断电机故障类型，该方法以小波分析的提取信号为输入，使用LS-SVM建立非线性系统模型并输出故障类型,通过输出反馈和偏差校正减少预测误差,由PSO滚动优化获得非线性系统的控制量，在非线性系统数学模型未知的情况下设计出有效地准确判断出故障模式。经过测试，将PSO-LS-SVM算法和小波分析用于电机的故障诊断，结果明显优于SVM算法和之前的神经网络在电机的故障诊断的应用，不仅更快地收敛于最优解，而且很大程度地提高了电机故障诊断的精度。
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公开(公告)号：CN110058103A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910432952.3
申请日：2019-05-23
申请人： 国电南京自动化股份有限公司 , 江苏国电南自海吉科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于Vxworks平台的变压器智能故障诊断系统，其特征在于：根据变压器的类型在不同监测部位上安装相应的传感器，完成对变压器各特征量的多路采集，采用蚁群优化的最小二乘支持向量机、三比值、最优二叉树、案例推理等算法相结合的综合故障诊断方法，提高故障诊断的准确性，采用支持向量机聚类算法进行状态评估，优化层次分析法进行风险分析，最后根据故障诊断、状态评估、风险分析结果作为输入特征量，生成优化的检修决策，从而实现对变压器从故障诊断、状态评估、风险分析到检修决策等诊断分析流程的一体化，提高对变压器的管理水平和效益。本发明同时可以监测多台变压器、支持多种通信规约，满足对变压器状态检修的需求。
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公开(公告)号：CN113657268B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110939983.5
申请日：2021-08-13
申请人： 江苏国电南自海吉科技有限公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G01M13/021 , G01M13/028 , G06F123/00
摘要： 本发明公开了一种应用于风电机组齿轮箱故障诊断的信号自动分解方法，包括如下步骤：步骤1：获取齿轮箱高速轴齿轮故障振动信号；步骤2：对故障振动信号进行VMD分解，分成高频信号和低频信号；步骤3：计算高频信号和低频信号之间的依赖指数和中心频率差异度；步骤4：确定分解模态；步骤5：更新信号；步骤6：循环步骤2‑步骤5，直至不存在欠分解和过分解问题，迭代终止；步骤7：输出信号分解过程中的所有分解模态，完成信号自动分解。本发明通过依赖指数和中心频率差异度，使信号能达到自动分解的效果，并对分解后的模态进行多维度评价后选择一个能代表原始信号的一个模态信号进行故障特征提取，达到故障诊断的目的，提高效率，适用性强。
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公开(公告)号：CN113657268A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110939983.5
申请日：2021-08-13
申请人： 江苏国电南自海吉科技有限公司
IPC分类号： G06K9/00 , G01M13/021 , G01M13/028
摘要： 本发明公开了一种应用于风电机组齿轮箱故障诊断的信号自动分解方法，包括如下步骤：步骤1：获取齿轮箱高速轴齿轮故障振动信号；步骤2：对故障振动信号进行VMD分解，分成高频信号和低频信号；步骤3：计算高频信号和低频信号之间的依赖指数和中心频率差异度；步骤4：确定分解模态；步骤5：更新信号；步骤6：循环步骤2‑步骤5，直至不存在欠分解和过分解问题，迭代终止；步骤7：输出信号分解过程中的所有分解模态，完成信号自动分解。本发明通过依赖指数和中心频率差异度，使信号能达到自动分解的效果，并对分解后的模态进行多维度评价后选择一个能代表原始信号的一个模态信号进行故障特征提取，达到故障诊断的目的，提高效率，适用性强。
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公开(公告)号：CN118228033A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410521226.X
申请日：2024-04-28
申请人： 江苏国电南自海吉科技有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06F18/25
摘要： 本发明公开了基于少标签多传感器信号融合的滚动轴承智能诊断方法，涉及滚动轴承故障诊断技术领域，该方法包括以下步骤：S1、基于分布式传感器，采集待监测设备内滚动轴承的多传感器信号；S2、提取多传感器信号的有效特征，并基于有效特征，构建多源信息融合张量；S3、基于张量核范数和高阶流形正则项，构建半监督低秩张量分类器；S4、构建混合有标签数据集与无标签数据集的训练集，并将训练集输入至半监督低秩张量分类器进行模型训练；S5、将无标签验证集输入至智能诊断模型，验证模型性能。本发明通过构建半监督低秩张量分类器，实现多传感器信息融合，避免单传感器对设备状态的片面表征，从而提高设备健康状态的诊断精度。
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公开(公告)号：CN117749093A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311691117.4
申请日：2023-12-11
申请人： 江苏国电南自海吉科技有限公司
IPC分类号： H02S50/10 , G06N3/0442
摘要： 本发明涉及光伏组件质检技术领域，具体公开一种基于LSTM的光伏组件质量检测方法，该方法包括：光伏组件基础性能分析、光伏组件转化效率分析、光伏组件电气参数分析和光伏组件质量综合分析，本发明通过对光伏组件的基础性能进行检测，包括光伏组件正常工作时的电流电压特性、温度分布以及表观图像，判断光伏组件是否可以正常工作，并从多个角度对光伏组件的转化效率进行检测，包括从稳定性和环境角度对光伏组件的转化效率进行分析，对光伏组件的转化效率进行全面评估，提高光伏系统的稳定性与可靠性，同时对光伏组件的多种电气参数进行分析，帮助全面分析光伏组件的质量性能，及早发现难以察觉的潜在质量问题。
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公开(公告)号：CN114640173B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210233286.2
申请日：2022-03-10
申请人： 江苏国电南自海吉科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多特征量的变压器和发电机的预警模型，属于电力领域，用于解决现有电气设备故障诊断方式单一、维护成本高和无法实时监测的问题，包括环境监测模块、故障判定模块、智能预警模块和区域划分模块，所述区域划分模块用于对变压器或发电机所在的区域进行划分，所述环境监测模块用于对变压器或发电机所在区域的环境情况进行监测，智能预警模块结合预警模型用于对变压器或发电机的实时运行数据进行智能预警，故障判定模块结合环境偏差值和运行偏差值用于对监测区域内变压器或发电机在监测时段中的运行状况进行故障判定，本发明提前发现电气设备的安全隐患并预警，降低成本，为实现电气设备全寿命周期管理提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN110377771A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910563090.8
申请日：2019-06-26
申请人： 江苏国电南自海吉科技有限公司 , 湖南智能美汇网络科技有限公司
IPC分类号： G06F16/53 , G06F16/903
摘要： 本发明提供一种变压器故障向导方法及系统。该方法包括：当接收到用户发出的导向需求指令时，获取导向需求指令中存储的需求标识；当需求标识为故障树显示标识时，根据需求标识进行图像查询，根据查询结果对应显示故障树图像；当需求标识为故障征兆查询标识时，根据需求标识进行征兆查询，根据查询结果对应显示故障征兆信息；当需求标识为维修指引标识时，根据需求标识进行指引查询，根据查询结果对应显示维修指引信息。本发明通过显示故障树图像的设计，方便了用户对故障原因、故障现象和故障结果之间关系的了解，通过显示故障征兆信息的设计，方便了用户对故障征兆现象的了解，进而方便了用户对故障现象的查询和了解，提高了故障信息查询的效率。
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