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公开(公告)号：CN117787100B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202311830357.8
申请日：2023-12-28
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0499 , G02B6/44 , G06F113/16
摘要： 本发明公开了一种机理与数据双向融合驱动的电力通信光缆数字孪生建模方法，涉及电力光通信技术领域，包括：获取环境参数数据与光缆固有属性，建立机理模型，将光缆固有属性与环境参数数据作为输入数据，分别输入机理模型与物理实体中，获取电力通信光缆的理论输出和真实输出，电力通信光缆数据包括所述理论输出、真实输出与光缆固有属性；根据电力通信光缆数据与环境参数数据建立数据驱动模型；将物理实体与机理模型输出间的偏差数据补偿到机理模型中，建立电力通信光缆数字孪生模型。本发明建立的数字孪生模型可以优化电力通信光缆物理实体的运行，实现电力光通信系统的实时监测和智慧运行，提高系统的运行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118200169A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410431436.X
申请日：2024-04-11
IPC分类号： H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/12 , H04L67/12
摘要： 基于混合时空深度学习模型的电力光通信链路流量预测方法，涉及电力光通信网络技术领域，解决现有电力通信网预测方法难以适应网络结构动态的拓扑结构关系问题，本发明基于一种深度卷积神经网络和门控循环单元的动态DCNN‑GRU预测模型，该模型不仅捕捉时间序列信息，还综合分析网络拓扑结构，全面描绘了网络的时空特征。并将提出的DCNN‑GRU模型与独立的长短期记忆模型进行集成，结合前者的动态捕捉能力和后者的长期依赖处理能力对流量进行预测，提高了预测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，相较于其他预测模型，本发明的模型在流量预测方面降低了误差，展现了更高的预测准确性。
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公开(公告)号：CN117907788A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410117598.6
申请日：2024-01-29
申请人： 长春理工大学
摘要： 本发明公开了一种半导体激光器低频噪声检测方法，涉及微弱信号检测技术领域，包括：采集原始信号；对原始信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，计算模态分量与原始信号的相关性，根据相关性区分背景噪声和低频噪声信号主导的模态分量；构造随机共振模型，并通过改进的白鲸优化算法进行优化；将背景噪声主导的模态分量输入到随机共振模型中进行处理，得到处理后的背景噪声模态分量；将背景噪声模态分量、低频噪声信号主导的模态分量与残差进行重构，得到检测出的低频噪声信号。本发明有效解决了模态混叠，相较于传统线性提取算法，可以有效发挥随机共振模型从噪声向信号转移能量的优势，能够在更强的背景噪声中提取低频噪声。
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公开(公告)号：CN117808454A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311844042.9
申请日：2023-12-29
申请人： 长春理工大学 , 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/27 , G06N3/0499 , G01D21/02
摘要： 基于数据集成的三相光伏逆变器生命周期管理系统及方法，涉及逆变器健康管理领域。解决现有软件和控制组件的故障或失灵会降低能量输出，甚至导致光伏系统频繁停机或断电等问题，本发明通过光伏组件履历子单元和环境条件监控子单元获得光伏逆变器在运期间受光伏组件及环境条件变化产生的数据信息；根据获得的数据信息，执行运行状态评估子单元、故障检测与定位子单元及剩余寿命与预测子单元，完成光伏逆变器的健康状态监测和剩余寿命的准确估计。本发明基于数据集成的三相光伏逆变器生命周期管理提供数据收集、分析和控制环境，并在单元元件层面实施现场纠正措施，使光伏逆变器各元件和整个光伏系统的稳定性和安全性随时间的推移得以大大提升。
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公开(公告)号：CN117589236A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311584812.0
申请日：2023-11-24
摘要： 本发明公开了一种电力通信光缆覆冰识别及冰厚检测方法，涉及光纤传感技术和图像处理技术领域。具体包括：对光纤传感数据进行采集，采用B‑OTDR技术检测间接获得光缆覆冰参量和覆冰位置；根据光纤传感数据以及覆冰位置信息，利用图像采集设备得到采集光缆覆冰图像并对覆冰图像进行预处理，得到预处理后的覆冰图像；对预处理后的覆冰图像进行边缘检测，对覆冰特征进行识别，得到覆冰特征信息；根据覆冰特征信息获取覆冰形状，计算覆冰的厚度；采用客观权重赋值法和加权平均法，将光纤传感数据和覆冰特征信息融合成综合特征向量；根据覆冰特征信息和光纤传感数据绘制覆冰情况分布图，结合综合特征向量综合分析覆冰情况。
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公开(公告)号：CN114994454B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210509397.1
申请日：2022-05-11
申请人： 长春理工大学
摘要： 本发明公开了一种OPGW光缆全状态检测分析方法及系统，涉及电力光纤状态检测领域。步骤如下：获取OPGW杆塔架设区域气象数据以及分布式光纤传感数据；对分布式光纤传感数据进行数据增广，得到增广数据；将分布式光纤传感数据与增广数据作为训练数据，利用训练数据对基于DE优化的T‑S模糊神经网络模型进行训练，得到各状态分析模型；将检测数据输入到各状态分析模型中得到OPGW光缆的状态分析结果；将状态分析结果与时空间数据校验后，输出最终OPGW光缆全状态分析结果，其中时空间数据包括时间数据和OPGW杆塔架设区域气象数据。本发明在不改变检测设备硬件复杂度的前提下，利用智能算法完成OPGW光缆全状态检测分析。
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公开(公告)号：CN107485826B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710627299.7
申请日：2017-07-28
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： A63B23/16 , A63B71/06 , A63F13/814 , A63F13/212 , A63F13/25
摘要： 基于虚拟现实技术的手部康复训练系统，涉及一种虚拟现实技术应用于康复医学领域，解决现有采用康复器材进行康复训练过程中，康复器只能起到被动式辅助性训练，导致训练效果差的问题，包括数据采集装置、数据处理系统和虚拟现实人机交互系统；所述数据采集装置用于获取手部的位置、移动状态以及手指位置的数据信息，并通过网络模块传至数据处理系统处理，虚拟现实人机交互系统提供用户手部康复训练的虚拟游戏界面；为用户提供指导说明，显示分数的消息，同时接收通知触发模块以及音频显示器的信息。本发明通过穿戴手套传感器采集用户活动手的运动与位置信息，以及运行有虚拟现实游戏界面增强康复训练。
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公开(公告)号：CN110151177A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910449520.3
申请日：2019-05-28
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： A61B5/0488
摘要： 基于表面肌电信号的足下垂检测装置及检测方法，涉及康复医疗技术领域，解决现有技术无法在病情早期，足下垂尚未明显表征时，即能根据表面肌电信号检测患者是否患有足下垂的问题，包括阵列电极、信号调理电路、FPGA和上位机；所述阵列电极通过信号调理电路与FPGA连接，所述FPGA与上位机连接；所述阵列电极采集下肢动作时产生的表面肌电信号，将所述表面肌电信号经过信号调理电路，进行放大和滤波处理后传输到FPGA中，所述FPGA对接收的信号进行去噪处理以及A/D转换后，对信号进行检测，检测出动作的起始点与终止点后，采用无线传输的方式将信号传输至上位机。检测方法通过信号采集和预处理，特征提取以及模型构建的步骤检测出病人的人体健康状况。
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公开(公告)号：CN108614204A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810571726.9
申请日：2018-05-29
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： G01R31/26
摘要： 一种IGBT器件低频噪声可靠性评价方法，涉及IGBT功率器件可靠性分析领域，解决现有IGBT器件的可靠性研究方法均为有损和破坏性检测。在检测过程中，IGBT器件会瞬间发生损坏或随着时间的增加，IGBT器件的重要电学参数发生变化，造成被测IGBT器件无法正常工作，且不能对IGBT器件的隐性故障时行评价等问题，本发明提出了IGBT低频噪声可靠性评价方法。预测和评系统中IGBT的状态和实际可达到的可靠性，确保电能转换系统以及整个系统的安全运行。相对于现在的IGBT可靠性评价方法，符合隐性故障预测，无损分析，准确可靠的要求。能够客观实现IGBT器件可靠性无损准确评价，反应IGBT器件的实际低频噪声情况，具有方法科学、适用，评价准确、快捷等优点。
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公开(公告)号：CN118200169B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410431436.X
申请日：2024-04-11
IPC分类号： H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/12 , H04L67/12
摘要： 基于混合时空深度学习模型的电力光通信链路流量预测方法，涉及电力光通信网络技术领域，解决现有电力通信网预测方法难以适应网络结构动态的拓扑结构关系问题，本发明基于一种深度卷积神经网络和门控循环单元的动态DCNN‑GRU预测模型，该模型不仅捕捉时间序列信息，还综合分析网络拓扑结构，全面描绘了网络的时空特征。并将提出的DCNN‑GRU模型与独立的长短期记忆模型进行集成，结合前者的动态捕捉能力和后者的长期依赖处理能力对流量进行预测，提高了预测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，相较于其他预测模型，本发明的模型在流量预测方面降低了误差，展现了更高的预测准确性。
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