一种基于神经网络的高压断路器的故障诊断方法

    公开(公告)号:CN112729381B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202011452933.6

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的高压断路器的故障诊断方法,包括步骤,S1:采集所述高压断路器在正常、断轴、欠压状态下分合闸时的电流、振动、机械行程数据和上下开距点数据;S2:数据预处理,包括振动数据预处理、电流数据处理;S3:将所述高压断路器分合闸过程中的振动特征、电流特征、机械特征及对应的故障标签作为数据集,随机选取所述数据集中80%的样本作为训练集,余下的作为测试集,并随机选取当前训练集的20%样本作为验证集;S4:通过小波神经网络和Wide&Deep模型进行模型训练,通过验证集得到最优的高压断路器故障预诊模型,S5:使用测试集对高压断路器故障预诊模型进行测试,评估故障预诊模型的准确度。

    一种基于神经网络的高压断路器的故障诊断方法

    公开(公告)号:CN112729381A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202011452933.6

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的高压断路器的故障诊断方法,包括步骤,S1:采集所述高压断路器在正常、断轴、欠压状态下分合闸时的电流、振动、机械行程数据和上下开距点数据;S2:数据预处理,包括振动数据预处理、电流数据处理;S3:将所述高压断路器分合闸过程中的振动特征、电流特征、机械特征及对应的故障标签作为数据集,随机选取所述数据集中80%的样本作为训练集,余下的作为测试集,并随机选取当前训练集的20%样本作为验证集;S4:通过小波神经网络和Wide&Deep模型进行模型训练,通过验证集得到最优的高压断路器故障预诊模型,S5:使用测试集对高压断路器故障预诊模型进行测试,评估故障预诊模型的准确度。

    一种局部放电缺陷识别的方法

    公开(公告)号:CN112633333A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011443526.9

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 一种局部放电缺陷识别的方法,包括以下步骤,S1:设置绝缘筒作试验装置,在绝缘筒上分别模拟各种类型的局部放电现象,并在所述绝缘筒上安装局放传感器,分别采集不同类型局部放电现象下的原始局放信号作为多个样本数据;S2:利用统计学方法对所述样本数据进行特征提取;S3:将提取的原始局放信号的描述性特征、各IMF分量的描述性特征,以及通过二维主分量分解获取的所有特征值Fj融合,合并至原始局放信号中,组成模型训练所用的数据集,并将所述数据集分为训练集和测试集;S4:构建SVM分类器进行模型训练,获取局部放电缺陷类型的识别器。本发明可帮助快速确定GIS设备的绝缘缺陷类型,有效预防安全事故的发生。

    一种滤芯可重复使用的气体过滤器

    公开(公告)号:CN214513408U

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202022952050.3

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本实用新型公开了一种滤芯可重复使用的气体过滤器,包括中空的过滤器支座、分别与所述过滤器支座两端密封连接的公接头和滤芯固定座、以及与所述滤芯固定座连接的母接头,使公接头、过滤器支座、滤芯固定座和母接头形成一个贯通通道,所述滤芯固定座固定连接一个伸入所述过滤器支座内部由铜粒烧结而成的滤芯,所述滤芯具有一个中空通道,所述中空通道面向所述公接头的一端封口,面向所述母接头的一端开口。本实用新型的气体过滤器便于拆卸清洗,可重复利用,使用寿命长。

    一种快速特征比对的方法及系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113989530A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111254121.5

    申请日:2021-10-27

    Abstract: 本发明公开了一种快速特征比对的方法及系统,方法包括获取认证图,并对所述认证图进行ROI提取,得到初始图像,对所述初始图像进行特征提取,得到初始图像的哈希特征,依据所述初始图像的哈希特征,从模板图像库中筛选出若干个模板图像,将认证图与所述若干个模板图像进行逐一匹配,判断相似度是否大于预设的相似度阈值,若是,则输出识别成功结果,否则,输出识别失败结果;通过提取初始图像的哈希特征,能够减少提取特征的数量,从而提高比对的效率,此外,通过依据初始图像的哈希特征从模板图像库中筛选出若干个模板图像,实现粗分类的效果,再将认证图与所述若干个模板图像进行逐一匹配,能够减少逐一比对的图像,从而进一步提高认证的效率。

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