一种风电机组滚动轴承的振动故障诊断方法

    公开(公告)号:CN107192554A

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201710356445.7

    申请日:2017-05-19

    CPC classification number: G01M13/045

    Abstract: 本发明公开的一种风电机组滚动轴承的振动故障诊断方法,具体按照以下步骤实施:步骤1、利用振动传感器采集风电机组滚动轴承内圈故障振动信号;步骤2、采用双稳态系统的模型对步骤1中采集到的风电机组滚动轴承内圈故障振动信号进行降噪处理,输出降噪信号;步骤3、对经步骤2输出的降噪信号进行变分模态分解,得到不同频段的IMF分量;步骤4、经步骤3后,对VMD分解得到的各IMF分量进行频谱分析,找到滚动轴承的故障特征频率,完成对风电机组滚动轴承的振动故障的诊断。本发明的振动故障诊断方法,能实现对风电机组滚动轴承振动故障的精确诊断。

    一种自适应阶数分数阶模糊PIλ控制器方法

    公开(公告)号:CN106019949A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610633219.4

    申请日:2016-08-04

    CPC classification number: G05B13/04

    Abstract: 本发明公开了一种自适应阶数分数阶模糊PIλ控制器方法,具体按照以下步骤实施:步骤1:针对被控对象GP,确定分数阶PIλ控制器的三个控制参数;步骤2:利用模糊集合理论,设立模糊规则以及隶属度函数,将建立的模糊控制器加入到分数阶PIλ控制器,用于修正参数;步骤3:将经过模糊控制器修正的分数阶控制器连入控制系统中,模糊控制器根据输入实时修正PIλ控制器参数,达到需要的控制效果。本发明一种自适应阶数分数阶模糊PIλ控制器方法,响应速度快,超调量小,对扰动具有较好的鲁棒性。

    基于细颗粒度检测的电力作业安全风险辨识方法及系统

    公开(公告)号:CN119476963B

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510046517.2

    申请日:2025-01-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于细颗粒度检测的电力作业安全风险辨识方法及系统,涉及电力作业安全管理领域,解决了难以通过图像分析软件获取设备表面物质面积占比,也难以通过SAD算法获取目标像素点的视差值,缺少以卷积神经网络作为基础框架构建模型进行区域判定,并进行双重预警的技术问题,包括以下步骤:通过图像分析软件获取腐蚀面积比例和磨损面积比例得到设备综合损害比例;使用高分辨率双目相机采集电力作业现场视频数据;获取目标像素点的视差值和相应的视差图,通过SAD算法得到视差值后获取相应点深度值和三维坐标;以卷积神经网络作为基础框架构建模型对车辆类型进行判定,并根据两个判定条件判断是否触发预警信号。

    基于主从非合作博弈的虚拟电厂参与联合市场竞价方法

    公开(公告)号:CN119647824A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411563318.0

    申请日:2024-11-05

    Abstract: 本发明提供一种基于主从非合作博弈的虚拟电厂参与联合市场竞价方法,包括:构建多虚拟电厂参与日前联合市场的双层博弈框架;对风电功率、光伏功率和电负荷功率进行Wasserstein距离的不确定性建模;基于多源荷功率不确定性集,构建上层多虚拟电厂两阶段分布鲁棒竞价模型,竞价模型包括日前阶段制定投标策略的预调度成本和日内阶段再调度成本期望之和最小的第一目标函数及对应的第一类约束条件;构建下层联合市场出清模型;出清模型包括日前电‑调峰‑氢联合市场购能成本最小的第二目标函数及对应的第二类约束条件;分别对竞价模型和出清模型进行等效转化;对转化后的竞价模型和转化后的出清模型进行求解,得到竞价策略。

    基于细颗粒度检测的电力作业安全风险辨识方法及系统

    公开(公告)号:CN119476963A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202510046517.2

    申请日:2025-01-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于细颗粒度检测的电力作业安全风险辨识方法及系统,涉及电力作业安全管理领域,解决了难以通过图像分析软件获取设备表面物质面积占比,也难以通过SAD算法获取目标像素点的视差值,缺少以卷积神经网络作为基础框架构建模型进行区域判定,并进行双重预警的技术问题,包括以下步骤:通过图像分析软件获取腐蚀面积比例和磨损面积比例得到设备综合损害比例;使用高分辨率双目相机采集电力作业现场视频数据;获取目标像素点的视差值和相应的视差图,通过SAD算法得到视差值后获取相应点深度值和三维坐标;以卷积神经网络作为基础框架构建模型对车辆类型进行判定,并根据两个判定条件判断是否触发预警信号。

    电力生产作业场景中人物交互关系理解方法

    公开(公告)号:CN116884038A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310908211.4

    申请日:2023-07-24

    Abstract: 本发明公开了电力生产作业场景中人物交互关系理解方法,包括:对电力作业影像提取基本特征,根据基本特征生成热图;根据热图和卷积模块预测得到人体、物体、交互点,进而得到交互发生的位置,将基本特征与位置结合得到对应的框;将交互点作为一个锚点,预测得到交互点与相应人体点、物体点之间的位移,根据位移将每个交互点与人体点、物体点进行匹配,生成表示交互关系的三元组。能提高预测结果的准确性及响应速度;进一步减少因人员违章行为所导致的电力生产安全事故发生的概率。

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