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公开(公告)号：CN115267673A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210223160.7
申请日：2022-03-07
申请人： 清华大学 , 河北建投新能源有限公司
IPC分类号： G01S5/22
摘要： 本发明提供一种考虑重建网格偏移的稀疏声源成像方法，首先获取声压向量，确定声源的重建区域以将所述重建区域离散化为离散网格，确定重建区域所在平面的解析表达式，建立欲求解的声源强度向量；再基于声传播矩阵建立考虑重建网格偏移的声学逆问题；而后对声传播矩阵中的子矩阵进行特征值分解以获取特征分解关系，获取正交矩阵，而后基于正交矩阵与声学逆问题对所述欲求解的声源强度向量进行迭代求解以确定声源信息，并根据声源信息构建声像，如此，克服现有技术仅能辨识声源位置的不足；并且，利用平滑剪裁绝对偏差惩罚函数对分组稀疏恢复过程得到的解向量进行修正，克服现有技术对非零元素的稀疏惩罚程度不一致的问题。
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公开(公告)号：CN114970598B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210174862.0
申请日：2022-02-24
申请人： 清华大学 , 河北建投新能源有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/094
摘要： 本发明提供一种机械健康状态监测方法及装置，包括如下步骤：建立对抗表示学习网络，对抗表示学习网络包括用于将输入信号映射为第一隐空间编码的第一编码器子网络、用于将第一隐空间编码重构至信号空间的解码器子网络和用于将信号空间中的重构信号映射为第二隐空间编码的第二编码器子网络；将健康机械运行信号的特征数据作为网络训练数据对对抗表示学习网络进行对抗学习训练，得到机械健康状态监测网络；将实时采集的目标机械的运行信号，经过预处理后输入至机械健康状态监测网络，得到目标机械的机械损伤指标。利用本发明能够解决目前难以在故障运行数据缺失的条件下进行机械健康状态监测，以及难以克服现有方法效果不佳等问题。
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公开(公告)号：CN114997333B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202210748331.8
申请日：2022-06-29
申请人： 清华大学 , 河北建投新能源有限公司
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q10/00 , G06Q10/04
摘要： 本申请提供了一种风力发电机的故障诊断方法和装置，涉及风力发电机运维领域，旨在对风力发电机进行准确地故障诊断。所述方法包括：获取风力发电机的运行数据；将所述运行数据输入故障检测模型，得到所述故障检测模型提取的所述运行数据的时序特征和空间特征，以及所述故障检测模型根据所述运行数据的时序特征和空间特征，确定的所述风力发电机的工作状态，所述工作状态包括健康状态或不同类型的故障状态。
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公开(公告)号：CN115278496A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210223139.7
申请日：2022-03-07
申请人： 清华大学 , 河北建投新能源有限公司
摘要： 本发明提供一种用于麦克风阵列测量的稀疏声源辨识方法，首先利用离散傅里叶变换将信号转换到频域，构成频域声压矩阵，并在频域声压矩阵中选择信号成分，以构成声压向量，再根据预设规则选择声源重构区域，将声源重构区域划分离散网格，根据麦克风阵列中阵元的位置坐标和声压向量建立声传播模型，而后根据声传播模型建立基于广义最小最大凹函数的声学逆问题，引入辅助矩阵对声学逆问题进行变形以获取变形表达式，采用交替分裂的方式对变形表达式进行求解，以获取待求的目标声源强度，并根据目标声源强度形成声像，完成声源辨识；如此，便于对声学逆问题进行求解，提高计算效率；提高辨识精度。
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公开(公告)号：CN115204220A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210742692.1
申请日：2022-06-28
申请人： 清华大学 , 河北建投新能源有限公司
摘要： 本申请提供了一种叶片状态检测方法和装置，涉及风力发电机运维领域，旨在实时、准确地监测和评估叶片的状态。所述方法包括：获取实时测量数据，一个实时测量数据包括在一个采样时间范围内的各采样时间点采样到的各维度的数据；将所述实时测量数据输入映射网络，得到所述实时测量数据的数据表示，其中，所述映射网络是以健康数据为训练样本进行训练得到的，所述健康数据是指在叶片处于健康状态下采集的测量数据；获取所述健康数据的数据表示，所述健康数据的数据表示是利用所述映射网络得到的；根据所述实时测量数据的数据表示与所述健康数据的数据表示之间的相似性，确定所述叶片的状态。
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公开(公告)号：CN115270063A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210223137.8
申请日：2022-03-07
申请人： 河北建投新能源有限公司 , 清华大学
摘要： 本发明提供一种非均匀流场旋转声源重构方法、系统，对声信号进行分割以获取信号段，并由信号段构建时域声压矩阵，再根据时域声压矩阵获取旋转模态系数，根据同步旋转模态系数对信号段中的信号进行重构处理以形成重构信号，并提取重构信号中的特定频率的信号成分以构成声压向量；基于声压向量构建声学逆问题，并对声学逆问题进行求解以获取待求的声源强度向量，根据声源强度向量实现旋转运动声源的重构，如此，能够在非均匀流场存在的条件下进行声源重构，扩大声源重构的应用范围及可靠性，使数值计算误差小，提高旋转运动声源重构的准确性；在含噪声环境中也能得到高分辨率的重构结果，提高声源重构的实用性。
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公开(公告)号：CN114997333A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210748331.8
申请日：2022-06-29
申请人： 清华大学 , 河北建投新能源有限公司
摘要： 本申请提供了一种风力发电机的故障诊断方法和装置，涉及风力发电机运维领域，旨在对风力发电机进行准确地故障诊断。所述方法包括：获取风力发电机的运行数据；将所述运行数据输入故障检测模型，得到所述故障检测模型提取的所述运行数据的时序特征和空间特征，以及所述故障检测模型根据所述运行数据的时序特征和空间特征，确定的所述风力发电机的工作状态，所述工作状态包括健康状态或不同类型的故障状态。
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公开(公告)号：CN115267670A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210222795.5
申请日：2022-03-07
申请人： 河北建投新能源有限公司 , 清华大学
IPC分类号： G01S5/18
摘要： 本发明提供一种辨识非均匀流场中旋转运动声源方法，首先利用麦克风阵列对非均匀流场中旋转运动的声源信号进行采集和存储，再根据声源信号的转速计算信号插值权重以对麦克风所采集的声信号进行线性插值以形成插值信号，并将插值信号转换到与所述声源信号同步旋转的动坐标系中，构成声压向量，并基于声压向量构建非均匀流动条件下的旋转声源声学逆问题，再基于预确定的正则化参数对所述声学逆问题进行求解以获取声源信号的位置和强度，实现对非均匀流动条件下旋转运动声源的辨识；如此，实现高分辨率的旋转运动声源辨识，在含噪声的条件下也能获得准确的结果。
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公开(公告)号：CN115267673B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210223160.7
申请日：2022-03-07
申请人： 清华大学 , 河北建投新能源有限公司
IPC分类号： G01S5/22
摘要： 本发明提供一种考虑重建网格偏移的稀疏声源成像方法，首先获取声压向量，确定声源的重建区域以将所述重建区域离散化为离散网格，确定重建区域所在平面的解析表达式，建立欲求解的声源强度向量；再基于声传播矩阵建立考虑重建网格偏移的声学逆问题；而后对声传播矩阵中的子矩阵进行特征值分解以获取特征分解关系，获取正交矩阵，而后基于正交矩阵与声学逆问题对所述欲求解的声源强度向量进行迭代求解以确定声源信息，并根据声源信息构建声像，如此，克服现有技术仅能辨识声源位置的不足；并且，利用平滑剪裁绝对偏差惩罚函数对分组稀疏恢复过程得到的解向量进行修正，克服现有技术对非零元素的稀疏惩罚程度不一致的问题。
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