-
公开(公告)号：CN118487246A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410709682.7
申请日：2024-06-03
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种特高压直流近区电网的继电保护方法及系统，属于继电保护技术领域，该方法采集变压器差动电流，通过二次谐波占比法判定系统二次谐波是否超过阈值，使用三相差动电流波形相似性区分直流偏磁及励磁涌流。根据区分结果，若存在励磁涌流则继续采用原继电保护策略，存在直流偏磁则对特高压直流近区电网继电保护策略进行改进。改进方法包括延长距离Ⅰ段保护范围，调整线路纵差保护、母差保护以及变压器差动保护的制动系数、关闭谐波制动单元。本发明可以准确识别偏磁电流，实现线路及常见电气设备的继电保护改进，有效规避直流偏磁对直流近区保护影响。
-
公开(公告)号：CN117929946A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410091913.2
申请日：2024-01-22
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G01R31/12 , G01R31/34 , G06F18/2411 , G06N20/10 , G06F18/27
摘要： 本发明公开了一种基于支持向量机的发电机匝间绝缘状态评估方法及系统，属于人工智能算法和匝间绝缘状态评估领域，根据匝间绝缘试样的性能数据构建特征数据集和标签数据集；基于信息扩散算法建立样本预处理模型，根据特征数据集中各性能数据的论域控制点和扩散系数，采用正态型信息扩散函数对性能数据进行扩散处理得到最终的特征数据集；根据惩罚参数C和不同的模型评价指标函数，分别构建多个支持向量机模型并进行训练并确定预测性能最优的支持向量机模型，对发电机匝间绝缘状态评估。该方法克服了汽轮发电机中性点CT匝间绝缘劣化难以及时诊断的问题，实现了快速精准的判断匝间绝缘的状态。
-
公开(公告)号：CN112084709B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010922999.0
申请日：2020-09-04
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N3/126 , G06F119/04
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法和径向基神经网络的大型发电机绝缘状态评估方法，包括以下步骤：1)测量与大型汽轮发电机定子线棒绝缘老化状态相关的参量；2)对步骤1)测量得到的参量进行分类筛选，然后利用分类筛选后的参量构建数据集；3)建立RBF神经网络；4)利用遗传算法对RBF神经网络中隐藏层的个数、径向基函数的中心及宽度进行优化；5)利用数据集对优化后的RBF神经网络进行训练，然后利用负梯度下降法更新迭代权值；6)利用经步骤5)得到的RBF神经网络评估大型发电机的绝缘状态，该方法能够较为准确评估大型发电机的绝缘状态。
-
公开(公告)号：CN114019370B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111156362.6
申请日：2021-09-29
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06F18/213
摘要： 本发明公开了一种基于灰度图像和轻量级CNN‑SVM模型的电机故障检测方法及系统，涉及电机故障诊断领域和深度学习领域，方法包括以下步骤：获取待测试电机的时序信号；基于经验模态分解将时序信号分解为一系列本征模态函数；采用K‑L散度法衡量各个本征模态函数与原始信号的相似性，筛选包含故障信息的敏感分量；基于格拉姆角场法和图像压缩技术，将敏感分量编码为灰度图像，作为样本集；建立基于改进平衡优化器算法优化的新型轻量级CNN‑SVM电机故障检测模型，输入图像样本至CNN‑SVM模型，输出待测试电机的故障诊断结果。本发明将图像处理技术以及深度学习技术和电机的故障检测相融合，能够自适应地逐层提取原始信号中的深层规律，避免了复杂的人工特征提取，实现了端到端的电机大数据特征挖掘及智能化故障检测，有效提高了故障诊断算法的精确度。
-
公开(公告)号：CN113705396A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110939590.4
申请日：2021-08-16
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种电机故障诊断方法、系统及设备，方法包括以下步骤：获取待测试电机的时序信号；对待测试电机的时序信号进行时频变换，得到时序信号的能量特征指标，作为待测试电机的实值样本；对待测试电机的实值样本进行量子态描述，得到量子态描述的实值样本；将量子态描述的实值样本输入至预设的电机故障诊断模型，输出得到待测试电机的故障诊断结果；本发明通过量子态描述待测试电机的实值样本，以量子态相似系数取代隐含层欧式距离计算，利用预设的电机故障诊断模型，对待测试电机的实值样本进行分类，实现电机的故障诊断，无需依赖人工巡检或解析模型；无需依赖于人工巡检或解析模型的局限性，有效提高了故障诊断算法的精确度。
-
公开(公告)号：CN110108916A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910448047.7
申请日：2019-05-27
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G01R13/02 , G05B19/042
摘要： 本发明公开了一种具有多级数字延时功能的同步触发装置及触发方法，包括电磁波同步触发仪和光接收模块。其中，电磁波同步触发仪由铝制屏蔽外壳加工而成，内部包含两级放大电路、隔离变压器、整流滤波电路、高速比较器、微控制器、显示屏及触发信号驱动电路；外部包含棒状天线、多组同步光信号和电平信号输出端口、接地柱。本发明的同步触发装置外形小巧，通过触摸显示屏的简单设置就能够实现多级触发信号的数字延时、触发灵敏度自动调节、触发电平保持等功能，具有同步、延时触发精度高，人机交互友好的优点，能够工作在复杂电磁环境中，实现不同测量点的多级延时触发。
-
公开(公告)号：CN106849793A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710118558.3
申请日：2017-03-01
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H02P21/00
CPC分类号： H02P21/001 , H02P21/0014 , H02P2205/01
摘要： 本发明公开了一种电动汽车用永磁同步电机模糊神经网络控制系统，涉及电气传动与控制技术领域，提出了一种基于模糊数学和神经网络理论的速度控制器和基于跟踪微分器的新型滑模观测器。该系统包括模糊神经网络控制单元、无传感器单元、磁链及电流计算单元、双电流环矢量控制单元和控制对象单元，可实现永磁同步电机控制器参数自整定和在无机械速度传感器下的高精度调速并应用在以永磁同步电机为动力装置的电动汽车上，结构简单，运行可靠。与传统PID速度控制器和滑模观测器相比，本发明跟踪精度更高、鲁棒性更强、反电动势抖振更小；当控制器参数摄动或者负载扰动时，仍能在线调整控制器参数并准确估算电机转子位置和速度。
-
公开(公告)号：CN116961513A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310951339.9
申请日：2023-07-31
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H02P21/24 , H02P21/14 , H02P21/18 , H02P21/13 , H02P21/00 , H02P25/022 , H02P25/026
摘要： 本发明公开了一种全速域无传感器控制磁链观测校正方法及系统，为了电机驱动的无传感器全速域高精度稳定运行，向电机定子回路进行高频电压的方波注入，提取电机在额定转速下的高频感应电流包络信息；根据高频感应电流包络信息重构电机转子磁链分量，并结合有效磁链模型得到估计的有效磁链分量，将重构的电机转子磁链分量和有效磁链模型进行非线性系数加权，并在全速域下对电机转子磁链分量进行校正，得到全速域扰动补偿的有效磁链观测器；对有效磁链观测器观测得到的电机转子磁链分量进行标幺化处理，获得转子位置信息，根据转子位置信息对永磁同步电机进行全速域无传感器控制，显著提高电机无传感器控制系统的动态性能。
-
公开(公告)号：CN112288147B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011120840.3
申请日：2020-10-19
申请人： 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种BP‑Adaboost强预测器预测发电机定子绝缘状态的方法，包括以下步骤：1)采集初期样本数据，对初期样本数据进行预处理，对预处理后的初期样本数据进行特征提取，并以提取的特征向量作为样本数据；2)利用模拟退火算法对粒子群算法进行优化，得模拟退火粒子群算法，然后基于模拟退火粒子群算法计算若干BP神经网络的初始权重及阈值；3)根据步骤2)得到的各BP神经网络的初始权重及阈值构建若干BP神经网络，对各BP神经网络进行训练；4)根据各BP神经网络的训练误差确定各BP神经网络的权值；5)构成强预测器，然后利用强预测器预测能够表征发电机定子绝缘老化状态的击穿电压，该方法能够对发电机定子绝缘状态进行准确预测。
-
公开(公告)号：CN116204815A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310182524.6
申请日：2023-02-28
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/2321
摘要： 本发明公开了一种基于密度峰值聚类和庞加莱截面的振子系统相态判别法方法及系统，构建标准Duffing振子系统，并确定标准Duffing振子系统的状态；然后确定标准Duffing振子系统不同状态所对应的庞加莱截面；其次将标准Duffing振子系统不同状态所对应的庞加莱截面输入到密度峰值聚类算法中，密度峰值聚类算法输出聚类中心；最后根据聚类中心的数目确定标准Duffing振子系统所处的状态。本发明采用密度峰值聚类和庞加莱截面相结合的方法判断Duffing振子系统的状，克服了定性判别法准确率不高和定量判别法耗时长，计算繁琐的缺点，实现了快速精准的判断混沌系统的状态。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
40 条记录 (耗时 0.029 秒)
