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公开(公告)号：CN114417929B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210071895.2
申请日：2022-01-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/213 , G06F17/11 , G06F18/10
Abstract: 本申请公开了一种GIS设备非线性振动行为分析方法及系统，包括：采用现场背景噪声作为基准噪声，通过低通滤波和高斯阈值滤波的两步滤波算法对非线性振动信号进行处理；联合时域、频域、时频域、相轨迹、模态振型、庞加莱映射截面六个角度对非线性振动信号的波形进行多类型图谱表征；从多类型图谱中对非线性振动信号进行多维参量的特征提取；根据提取的特征进行非线性振动信号的可视化定量分析。该方法可以解决环境干扰问题，实现全方位的图谱表征，直观的表现设备的非线性振动图谱规律特性，并且实现GIS设备异响非线性振动的可视化定量表征，有助于运维人员直观、准确地掌握GIS设备的机械振动状态，切实保障GIS设备安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN112307950B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202011181967.6
申请日：2020-10-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及一种GIS振动缺陷辨识的细节特征量提取及智能分析方法，属于信息化领域。该方法包括以下步骤：S1：构建数据采集和显示控制单元；S2：构建组合细节特征提取单元；S3：构建GIS设备机械状态辨识单元；S4：构建辨识结果输出单元；S5：构建无线通信和云服务单元；S6：构建GIS设备异响振动机械缺陷智能辨识系统数据库标准样本。本发明采用了再生相移动辅助经验模态分解获取振动信号的固有模态函数，然后基于频域加窗方法和幅值、峭度判据获取了振动信号的独立模态序列，进而求解了每个模态的奇异值、峭度、变异系数、幅值、重心频率等细节组合特征，能增加不同状态振动信号的区分度。
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公开(公告)号：CN117407765A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311312318.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/241 , G01H1/00 , G01H17/00 , G06F18/2411 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种GIS设备机械缺陷诊断方法、装置、设备及介质，应用于计算机技术领域，包括：获取待诊断GIS设备的原始振动信号；对原始振动信号进行变分模态分解与快速傅里叶变换计算，得到多模态振动频谱图像；将多模态振动频谱图像输入到基于SVM算法构建的负载区分模型中，确定待诊断GIS设备的负载电流；将多模态振动频谱图像输入到负载电流对应的基于堆叠稀疏自编码器构建的诊断模型中，确定待诊断GIS设备的缺陷状态。本方法有效克服了传统模型中特征选择的主观性以及大范围变化负载电流对诊断精度的干扰问题，提高了GIS设备机械缺陷辨识准确率，提升了GIS设备机械状态运维安全水平，保障了电网的持续可靠供电。
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公开(公告)号：CN114417929A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210071895.2
申请日：2022-01-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本申请公开了一种GIS设备非线性振动行为分析方法及系统，包括：采用现场背景噪声作为基准噪声，通过低通滤波和高斯阈值滤波的两步滤波算法对非线性振动信号进行处理；联合时域、频域、时频域、相轨迹、模态振型、庞加莱映射截面六个角度对非线性振动信号的波形进行多类型图谱表征；从多类型图谱中对非线性振动信号进行多维参量的特征提取；根据提取的特征进行非线性振动信号的可视化定量分析。该方法可以解决环境干扰问题，实现全方位的图谱表征，直观的表现设备的非线性振动图谱规律特性，并且实现GIS设备异响非线性振动的可视化定量表征，有助于运维人员直观、准确地掌握GIS设备的机械振动状态，切实保障GIS设备安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN114417922A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210027265.5
申请日：2022-01-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种辨识分析油浸式绝缘套管整体性缺陷和局部性缺陷的方法，属于电力设备绝缘缺陷检测分析领域，采用整体性缺陷辨识分析模块基于不同测量电压下的频域介电响应特性，通过对比不同测量电压下介电特征量频域曲线的变化规律辨识分析油浸式绝缘套管整体性缺陷的类型(芯子受潮缺陷、绝缘油受潮缺陷)；采用局部性缺陷辨识分析模块基于不同测量电压下局部放电特征量变化规律的分析，通过负脉冲最大放电量和正脉冲放电重复率与测量电压的变化规律辨识分析局部性缺陷的类型(电容屏短路缺陷、电晕放电缺陷、悬浮放电缺陷)。本发明能最大程度地保障套管以及电力变压器的安全稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112540272A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011322519.3
申请日：2020-11-23
Applicant: 重庆大学 , 山东泰开高压开关有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明涉及一种GIS设备机械振动异响缺陷模拟系统及方法，属于气体绝缘金属封闭开关设备领域，包括主回路及振动异响缺陷模拟模块、谐振升压和感应升流模块、振动特性检测模块、测量和操作控制模块以及接地和过流保护模块；本系统可以实现断路器、隔离开关、接地开关等单元的操作型异响机械缺陷，以及导电回路和低电位回路的磨损、疲劳、松动等相关周期性异响缺陷的模拟设置，同时可分析负载变化下的振动特性变化。本系统设置机械振动异响缺陷灵活多样，与实际工程等效，实用性强。
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公开(公告)号：CN112307950A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011181967.6
申请日：2020-10-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种GIS振动缺陷辨识的细节特征量提取及智能分析方法，属于信息化领域。该方法包括以下步骤：S1：构建数据采集和显示控制单元；S2：构建组合细节特征提取单元；S3：构建GIS设备机械状态辨识单元；S4：构建辨识结果输出单元；S5：构建无线通信和云服务单元；S6：构建GIS设备异响振动机械缺陷智能辨识系统数据库标准样本。本发明采用了再生相移动辅助经验模态分解获取振动信号的固有模态函数，然后基于频域加窗方法和幅值、峭度判据获取了振动信号的独立模态序列，进而求解了每个模态的奇异值、峭度、变异系数、幅值、重心频率等细节组合特征，能增加不同状态振动信号的区分度。
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公开(公告)号：CN112540272B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202011322519.3
申请日：2020-11-23
Applicant: 重庆大学 , 山东泰开高压开关有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明涉及一种GIS设备机械振动异响缺陷模拟系统及方法，属于气体绝缘金属封闭开关设备领域，包括主回路及振动异响缺陷模拟模块、谐振升压和感应升流模块、振动特性检测模块、测量和操作控制模块以及接地和过流保护模块；本系统可以实现断路器、隔离开关、接地开关等单元的操作型异响机械缺陷，以及导电回路和低电位回路的磨损、疲劳、松动等相关周期性异响缺陷的模拟设置，同时可分析负载变化下的振动特性变化。本系统设置机械振动异响缺陷灵活多样，与实际工程等效，实用性强。
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公开(公告)号：CN116484169A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310362326.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/00 , G01M99/00 , G06F18/10 , G06F17/14 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种涉及GIS/GIL设备机械缺陷诊断方法、评估方法及系统，涉及GIS/GIL设备机械缺陷智能分析技术领域，通过开展邻近模态噪声抑制的GIS/GIL设备机械振动信号视时频分析，然后建立GIS/GIL振动特征自提取与多取标输出的改进轻量化卷积神经网络，最后进行负载自适应匹配的GIS/GIL设备机械缺陷诊断与严重程度评估。该诊断、评估方法是针对现场工程实际提出的缺陷诊断技术，有效克服了现场环境噪声干扰、动态运行电流带来了的缺陷特征信息难提取、诊断精准度低下等问题，可直接运用于变电站现场GIS/GIL设备机械缺陷的缺陷辨识和状态评估，制定合理的运维检修计划，及早发现并排查内部机械缺陷，具有重要工程应用价值。
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公开(公告)号：CN115901150A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310035293.6
申请日：2023-01-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G01M7/02 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种变频振动特征筛选的GIS设备机械缺陷辨识方法及系统，涉及电气技术领域，其技术方案要点是：获取变频激励的原始振动数据，将多组原始振动数据划分为训练样本集和测试样本集；对训练样本集和测试样本集进行复合特征提取，构建特征数据集，并对不同激励电流频率的特征数据集进行显著特征筛选，获得各激励电流频率下的显著特征数据集；通过显著训练特征数据集和ABDT算法构建GIS设备机械缺陷辨识模型，通过显著测试特征数据集进行准确度验证，获得准确度验证合格的GIS设备机械缺陷辨识模型，用于实现GIS设备机械缺陷辨识；结合变频特征筛选和GIS设备机械缺陷诊断模型，实现GIS设备的机械缺陷类型辨识。
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