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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
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN113901696B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111329371.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 东方电气集团东方电机有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明提供的一种基于宽频域模型的变频电机定子绕组电压分析方法，通过构建本发明提供变频电机定子绕组的宽频域分布参数模型，并基于所述分布参数计算方法获取模型分布参数，据此进行数值仿真能够为变频电机定子绕组线圈间与匝间电压特性提供更为准确全面的分析数据和结论，有助于有效进行不同容量与电压等级的变频电机定子绕组绝缘的优化设计，该方法原理清楚，建模与计算成本低，计算精度高，适用范围广。
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公开(公告)号：CN112326544A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011177938.2
申请日：2020-10-28
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G01N17/00 , G01N23/2251 , G01N23/207 , G01R31/12 , G01R27/02
Abstract: 本发明公开的一种发电机定子端部材料的电腐蚀试验装置及试验方法，包括试验箱，以及支撑在其内部的绝缘试验台，绝缘试验台的顶面设置若干个板电极试样，每个板电极试样的顶部悬空设置一刀电极，刀电极与交流高压电源连接，试验箱连接湿度调节装置，试验箱中设置环境检测装置，湿度调节装置和环境检测装置分别与控制器连接；通过有效模拟空冷高压发电机定子绕组端部存在的电晕放电对端部防晕或覆盖材料的侵蚀，能根据试验过程中防晕或覆盖材料的介电和理化性能变化，描述在端部长期放电条件下不同环境因素如湿度、臭氧浓度下防晕或覆盖材料的腐蚀过程与腐蚀程度，为空冷发电机组的后期维护提供参考依据。
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公开(公告)号：CN112287546A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011177937.8
申请日：2020-10-28
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本发明公开的一种基于多节点阻容网式模型的高压电机防晕结构优化方法，设定定子线圈的空气域范围，将空气域、防晕结构和主绝缘划分为多个电阻单元和多个电容单元，根据划分的电阻单元和电容单元建立高压电机定子线圈端部的多节点阻容网式模型，并确定多节点阻容网式模型的阻值、电容参数和边界条件，并在定子线圈端部铜导体不同的运行条件下，进行防晕结构沿面电位、电场以及电流暂态计算分析，确定防晕结构的缺陷并对其进行优化；相比基于传统的阻容链式模型的绕组端部防晕优化设计方法，该优化方法建立的模型更加完整，将线圈外部的空气域以及主绝缘内部电场均考虑在内，从建模原理上避免了传统方法因简化模型而引入的计算误差，从划分方法上提高了计算精度。
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公开(公告)号：CN112084709A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010922999.0
申请日：2020-09-04
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 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。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N3/126 , G06F119/04
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN112326544B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202011177938.2
申请日：2020-10-28
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G01N17/00 , G01N23/2251 , G01N23/207 , G01R31/12 , G01R27/02
Abstract: 本发明公开的一种发电机定子端部材料的电腐蚀试验装置及试验方法，包括试验箱，以及支撑在其内部的绝缘试验台，绝缘试验台的顶面设置若干个板电极试样，每个板电极试样的顶部悬空设置一刀电极，刀电极与交流高压电源连接，试验箱连接湿度调节装置，试验箱中设置环境检测装置，湿度调节装置和环境检测装置分别与控制器连接；通过有效模拟空冷高压发电机定子绕组端部存在的电晕放电对端部防晕或覆盖材料的侵蚀，能根据试验过程中防晕或覆盖材料的介电和理化性能变化，描述在端部长期放电条件下不同环境因素如湿度、臭氧浓度下防晕或覆盖材料的腐蚀过程与腐蚀程度，为空冷发电机组的后期维护提供参考依据。
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公开(公告)号：CN113962360A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111178317.0
申请日：2021-10-09
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于GAN网络的样本数据增强方法及系统，方法具体为：构建利用N个GAN网络结构组成的金字塔形状的GAN网络学习模型；基于Coarse‑to‑Fine思想的对GAN网络学习模型进行训练和测试，对输入图像从粗略的分辨率开始进行多次迭代；迭代结果收敛时，添加附加的卷积层来增加生成器的大小，从原始的上采样特征到新添加卷积层的输出间添加残差连接，直到图像的分辨率达到设定的输出分辨率；基于满足输出分辨率的图像生成虚拟样本，将所述虚拟样本与小样本数据集混合，得到增强后的完成样本数据；解决了工业过程中老化样本数据十分稀缺的问题，相对传统的数据增强方法而言效率更高，降低了数据成本；生成的图像在符合原始分布的基础上更加多样。
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公开(公告)号：CN113901696A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111329371.0
申请日：2021-11-10
Applicant: 东方电气集团东方电机有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明提供的一种基于宽频域模型的变频电机定子绕组电压分析方法，通过构建本发明提供变频电机定子绕组的宽频域分布参数模型，并基于所述分布参数计算方法获取模型分布参数，据此进行数值仿真能够为变频电机定子绕组线圈间与匝间电压特性提供更为准确全面的分析数据和结论，有助于有效进行不同容量与电压等级的变频电机定子绕组绝缘的优化设计，该方法原理清楚，建模与计算成本低，计算精度高，适用范围广。
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公开(公告)号：CN112288147A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011120840.3
申请日：2020-10-19
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 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。
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