公开(公告)号：CN115983117A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211669375.8

申请日：2022-12-24

申请人： 西安交通大学

发明人： 吴彦泽 ,  王艳新 ,  闫静 ,  戚美荣 ,  徐卓凡 ,  隋国庆 ,  王占北 ,  王建华 ,  耿英三

IPC分类号： G06F30/27 ,  G01R31/327 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F111/14 ,  G06F113/08

摘要： 本发明公开一种环保型气体开关设备的故障诊断方法及系统，该故障诊断方法包括获取CeO2复合多壁碳纳米管传感器阵列的响应值；将获取的传感器阵列的响应值输入预先设定的自适应尺度卷积神经网络中，并利用所述自适应尺度卷积神经网络对环保型气体开关设备的故障类型以及设备运行情况进行判断；获取判断的故障类型以及设备运行情况，完成所述环保型气体开关设备的故障诊断。CeO2复合多壁碳纳米管传感器阵列提升了传感器的检测灵敏性，实现传感器在低温检测下的高精度和持续稳定性，采用的自适应尺度卷积神经网络改善了网络对于时序特征的学习能力，同时采用传感器阵列的数据采集方式，扩大了数据集，有效确保了检测的精度。

公开(公告)号：CN115792541A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211600185.0

申请日：2022-12-12

申请人： 西安交通大学 ,  国网陕西省电力有限公司电力科学研究院

发明人： 叶芯瑜 ,  王艳新 ,  闫静 ,  王建华 ,  耿英三 ,  隋国庆 ,  牛博 ,  杨鼎革

IPC分类号： G01R31/12 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

摘要： 本发明属于移动机器人技术领域，涉及一种用于变电站GIS局部放电检测的智能巡检系统及方法，该系统包括上位机和机器人，上位机与机器人远程通讯；机器人包括可移动车体，设置在可移动车体上的主机、特高频检测单元、超声波检测单元和寻迹单元，特高频检测单元、超声波检测单元和寻迹单元均与主机连接；寻迹单元包括多个视觉传感器；主机内设有深度卷积神经网络模块、路径规划模块、D‑S融合模块、绝缘状态评估模块、故障类型判断模块、多传感器数据融合模块、定位模块及通讯模块。本发明将超声波和特高频检测综合在一起，采用非侵入式检测方法，保障全方位检测；从电路设计、算法处理上来提供局部放电检测的准确性，并可以实现更频繁的检测。

公开(公告)号：CN117804759A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311852198.1

申请日：2023-12-29

申请人： 西安交通大学

发明人： 隋国庆 ,  闫静 ,  徐卓凡 ,  戚美荣 ,  吴彦泽 ,  张子龙

IPC分类号： G01M13/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  G01H17/00 ,  G01R31/327

摘要： 本发明公开了一种高压断路器机械故障诊断方法及系统，该方法首先获取高压断路器的振动信号；然后将所述高压断路器的振动信号输入预先构建的自适应构图的图卷积神经网络中，并进行处理，获取所述高压断路器的故障类型。本发明提出的模型能够充分利用高压断路器机械故障信号的数值特征和节点结构特征，采用GCN网络进行故障识别，从而实现高压断路器机械故障的高精度鲁棒诊断。

公开(公告)号：CN115901662A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211669282.5

申请日：2022-12-24

申请人： 西安交通大学

发明人： 吴彦泽 ,  闫静 ,  王艳新 ,  隋国庆 ,  徐卓凡 ,  戚美荣 ,  王建华 ,  耿英三

IPC分类号： G01N21/3504

摘要： 一种适用于环保型GIS的C4F7N/N2分解产物在线检测装置，包括第一气路单元、分解产物检测单元、第三气路单元以及补气单元；第一气路单元包括连接设置的CO2检测模块和H2O检测模块，CO2检测模块的进气口与GIS主气室的出气口连接设置，H2O检测模块的出气口与分解产物检测单元连接设置；第三气路单元的一端与检测单元的出气口连接设置，另一端与GIS主气室的进气口连接设置；分解产物检测单元的激光光源发出的红外光在所述反射式气室中折射若干次进入所述检测器。该装置可有效扣除CO2以及H2O的干扰，使得测试结果更加精准，并满足红外检测中对长光程的要求。

公开(公告)号：CN117909876A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410108559.X

申请日：2024-01-25

申请人： 西安交通大学

发明人： 徐卓凡 ,  闫静 ,  隋国庆 ,  戚美荣 ,  吴彦泽 ,  张子龙

IPC分类号： G06F18/243 ,  G06F18/213 ,  G06N3/006 ,  G06N20/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214

摘要： 本发明公开一种基于GWO‑gcForest模型的高压断路器故障诊断方法，包括获取高压断路器的机械振动信号，然后根据所述机械振动信号，并结合预先构建的GWO‑gcForest故障诊断模型，确定高压断路器的故障类型。本发明在模型构建过程中，首先对高压断路器机械在振动信号进行特征提取以确定特征参数；然后使用灰狼优化算法对深度森林模型参数中的级联层最大数量、每个随机森林中决策树数量以及每层级联结构中分类器的数量进行迭代优化，以获取模型的最优参数，建立GWO‑gcForest故障诊断模型，最后利用此模型进行实例分析，对断路器故障类型进行准确判断。