-
公开(公告)号：CN112211795B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202011142603.7
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 方浩杰 , 葛英辉 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本发明公开一种基于单变量特征提取策略的风力发电机故障检测方法，实施数据驱动的风力发电机故障检测时，能实时提取出有利于分离故障的单变量特征，以实现实时检测风力发电机是否出现故障的目的。具体来讲，本发明方法通过在线即时特征提取，通过最优化的思想即时提取最有利于分离故障的单变量特征，并通过上下限范围判断来完成风力发电机的故障检测任务。本发明方法针对不同时刻的样本数据实时计算出对应的投影变换向量，从而可以提取出能最大区分出与正常数据间差异的单变量特征。因此，在风力发电机正常工况数据充裕的情况下，本发明方法能及时的根据采样数据实时检测出风力发电机的故障。
-
公开(公告)号：CN112211795A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011142603.7
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 方浩杰 , 葛英辉 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本发明公开一种基于单变量特征提取策略的风力发电机故障检测方法，实施数据驱动的风力发电机故障检测时，能实时提取出有利于分离故障的单变量特征，以实现实时检测风力发电机是否出现故障的目的。具体来讲，本发明方法通过在线即时特征提取，通过最优化的思想即时提取最有利于分离故障的单变量特征，并通过上下限范围判断来完成风力发电机的故障检测任务。本发明方法针对不同时刻的样本数据实时计算出对应的投影变换向量，从而可以提取出能最大区分出与正常数据间差异的单变量特征。因此，在风力发电机正常工况数据充裕的情况下，本发明方法能及时的根据采样数据实时检测出风力发电机的故障。
-
公开(公告)号：CN112085083A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010913194.X
申请日：2020-08-24
申请人： 宁波大学
发明人： 方浩杰 , 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于相近度分析策略的变压器故障诊断方法，可以在有限个溶解气体浓度数据做为参考的前提下，实施变压器故障类型的准确诊断。具体来讲，本发明方法首先对溶解气体浓度数据进行多方面的比值特征构造。其次，本发明方法使用判别型偏最小二乘算法将浓度比值数据进行特征转换，最后，实施基于近邻的相近度分析，从而诊断变压器的故障类型。本发明方法基本上不涉及复杂的变换或数学计算，且操作简单，非常易于实施。此外，本发明方法在实施过程中不需要人为主观的确定某些模型参数，这极大了避免了参数选择的难题。
-
公开(公告)号：CN112085083B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010913194.X
申请日：2020-08-24
申请人： 宁波大学
发明人： 方浩杰 , 蓝艇 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于相近度分析策略的变压器故障诊断方法，可以在有限个溶解气体浓度数据做为参考的前提下，实施变压器故障类型的准确诊断。具体来讲，本发明方法首先对溶解气体浓度数据进行多方面的比值特征构造。其次，本发明方法使用判别型偏最小二乘算法将浓度比值数据进行特征转换，最后，实施基于近邻的相近度分析，从而诊断变压器的故障类型。本发明方法基本上不涉及复杂的变换或数学计算，且操作简单，非常易于实施。此外，本发明方法在实施过程中不需要人为主观的确定某些模型参数，这极大了避免了参数选择的难题。
-
公开(公告)号：CN112270081A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011142534.X
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 方浩杰 , 葛英辉 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于并行Elman‑NN的风力发电机故障检测方法，旨在从数据驱动的角度来描述风力发电机各传感器测量数据之间的复杂非线性时序关联性，并通过模型误差的异常变化来检测风力发电机在运行过程中出现的故障。本发明方法的优势在于：本发明方法利用Elman‑NN算法与分布式建模的策略，从数据驱动的角度量化了风速数据和风力发电机自身测量数据相互之间的关系模型。其次，本发明方法通过监测并行Elman‑NN模型的误差变化情况来反映是否出现故障，又借鉴参考了误差生成思想的优势。
-
公开(公告)号：CN117451045A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311197534.3
申请日：2023-09-18
申请人： 宁波大学
摘要： 本发明公开了一种智能交通锥引导系统，采用点状红外激光发射管发射的红外光束为智能交通锥提供外部引导信号，并采用多个红外接收头和接收控制器对信号进行接收和处理，通过对红外接收头发送的信号进行下降沿计数、异常值修正和适当的插值并采用等效有效信号区间这一概念对各有效信号区间依据其宽度进行加权求和，提高了横向偏移距离的计算精度；优点是能够取代定位传感器，实时精准的测量智能交通锥在回收阶段移动过程中的横向偏移量，并将这一横向偏移量实时传输给运动控制模块，从而使运动控制模块在回收阶段，能够依据接收到的横向偏移数据，不断修正智能交通锥的横向移动误差，实现智能交通锥与基站的准确对接。
-
公开(公告)号：CN112267978B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202011142672.8
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 方浩杰 , 葛英辉 , 其他发明人请求不公开姓名
IPC分类号： F03D17/00 , F03D9/25 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F111/10
摘要： 本发明公开一种基于分散式ESN模型的风力发电机故障检测方法，通过利用ESN来建立风力发电机各个测量变量之间的量化模型，从而利用数据驱动模型的误差来反映风力发电机运行过程中出现的故障。具体来讲，本发明方法通过结合使用ESN与分散式建模策略的优势，为风力发电机各个测量变量建立分散式的ESN模型，再通过监测分散式ESN模型的估计误差来实现风力发电机故障检测目的。一方面，本发明方法利用ESN模型量化描述了风力发电机各测量变量之间体现在时序特征上的非线性关系。另一方面，本发明方法通过监测分散式ESN模型的估计误差的异常变化情况来反映是否出现故障，借鉴参考了利用机理模型生成误差的思想的优势。
-
公开(公告)号：CN112232427A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011142029.5
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
发明人： 方浩杰 , 葛英辉 , 其他发明人请求不公开姓名
摘要： 本发明公开一种基于分布式回归模型的风力发电机故障检测方法，旨在以数据驱动的方式来描述风力发电机自身的测量属性以及环境风速之间的关联性，从而利用误差的异常变化来实施风力发电机的故障检测。本发明方法的优势在于：首先，本发明方法从数据驱动的角度建立了风速数据和风力发电机自身测量数据相互之间的关系模型，并使用支持向量回归这种非线性建模策略挖掘了测量数据间的非线性关系特征。其次，本发明方法通过监测分布式回归模型的误差变化情况来反映是否出现故障，借鉴参考了利用机理模型生成误差的思想优势。最后，在具体的实施案例中，通过实际应用验证了本发明方法的可行性。
-
公开(公告)号：CN112085084B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202010913511.8
申请日：2020-08-24
申请人： 宁波大学
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2411
摘要： 本发明公开一种基于多特征融合共同向量的变压器故障诊断方法，利用变压器油中的溶解气体浓度数据，设计出一种可靠且准确性高的、容易实施的、不受模型参数影响的变压器故障诊断方法。具体来讲，本发明方法首先对溶解气体浓度数据进行统计特征和比值特征的双重构造。其次，本发明方法针对原溶解气体浓度数据、统计特征数据、和比值特征数据的多特征融合数据建立基于共同特征向量的分类模型。最后，针对变压器故障状态下的溶解气体分析数据识别变压器的故障类型。本发明方法基本上不涉及复杂的变换或数学计算，且操作简单，非常易于实施。此外，本发明方法在实施过程中不需要人为主观的确定某些模型参数，这极大了避免了参数选择的难题。
-
公开(公告)号：CN112232427B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202011142029.5
申请日：2020-10-13
申请人： 宁波大学
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F17/18 , F03D17/00
摘要： 本发明公开一种基于分布式回归模型的风力发电机故障检测方法，旨在以数据驱动的方式来描述风力发电机自身的测量属性以及环境风速之间的关联性，从而利用误差的异常变化来实施风力发电机的故障检测。本发明方法的优势在于：首先，本发明方法从数据驱动的角度建立了风速数据和风力发电机自身测量数据相互之间的关系模型，并使用支持向量回归这种非线性建模策略挖掘了测量数据间的非线性关系特征。其次，本发明方法通过监测分布式回归模型的误差变化情况来反映是否出现故障，借鉴参考了利用机理模型生成误差的思想优势。最后，在具体的实施案例中，通过实际应用验证了本发明方法的可行性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
13 条记录 (耗时 0.02 秒)
