一种基于卷积神经网络信息融合的水电机组故障诊断方法

    公开(公告)号:CN110297479A

    公开(公告)日:2019-10-01

    申请号:CN201910396050.9

    申请日:2019-05-13

    IPC分类号: G05B23/02

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络信息融合的水电机组故障诊断方法。该方法包括:获取机组开机过程低、中、高转速下稳定性数据;分别对低、中、高转速下机组数据进行预处理;分别将低、中、高转速下机组数据划分为相应转速下卷积神经网络的训练集和测试集;分别使用低、中、高转速下机组数据绘制机组轴心轨迹图,并将轴心轨迹图像转换为灰度图,将其余待融合信息对照轴心轨迹灰度图形成矩阵;使用低、中、高转速下机组数据分别建立卷积神经网络;使用低、中、高转速下机组数据分别训练对应卷积神经网络;使用训练完成的三个网络分别进行机组故障诊断,并将诊断结果融合以形成最终结论。本发明能够有效提高水电机组故障诊断的准确性。

    一种基于卷积神经网络信息融合的水电机组故障诊断方法

    公开(公告)号:CN110297479B

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN201910396050.9

    申请日:2019-05-13

    IPC分类号: G05B23/02

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络信息融合的水电机组故障诊断方法。该方法包括:获取机组开机过程低、中、高转速下稳定性数据;分别对低、中、高转速下机组数据进行预处理;分别将低、中、高转速下机组数据划分为相应转速下卷积神经网络的训练集和测试集;分别使用低、中、高转速下机组数据绘制机组轴心轨迹图,并将轴心轨迹图像转换为灰度图,将其余待融合信息对照轴心轨迹灰度图形成矩阵;使用低、中、高转速下机组数据分别建立卷积神经网络;使用低、中、高转速下机组数据分别训练对应卷积神经网络;使用训练完成的三个网络分别进行机组故障诊断,并将诊断结果融合以形成最终结论。本发明能够有效提高水电机组故障诊断的准确性。

    一种坝顶门机辅助停车落门系统及控制方法

    公开(公告)号:CN111155491A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911346117.4

    申请日:2019-12-24

    IPC分类号: E02B7/20 E02B7/36

    摘要: 本发明公开了一种坝顶门机辅助停车落门系统及控制方法。为了克服增加的电气控制回路和机械结构与原有的坝顶门机系统耦合,改造成本大,独立性和拓展性差的问题;本发明包括人机交互模块,显示原门机系统的位置、状态和监控图像,输入操作命令;中央控制模块,通过以太网连接原门机系统,控制停车和落门工作;辅助落门模块,包括固定设置在中间斜梁上的顶升机构,辅助坝门对准并落入闸口;辅助停车模块,包括设置在原门机系统上的编码器和接近开关,双重信号确定大车位置,辅助大车停在指定位置。本发明与原系统电气控制回路和机械结构上都是独立的,不存在耦合,能够一键切除,保证了整个系统的独立性和拓展性,且能减少人力,提高效率。