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公开(公告)号：CN117851822B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311832618.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 东方电气集团科学技术研究院有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及数据生成技术领域，尤其涉及一种基于多物理场分布下的设备故障诊断样本数据生成方法，包括获取发电设备多物理场下的原始数据作为小样本数据；对小样本数据进行数据预处理以获得初始模型训练数据；结合BPNN网络与深度SAE网络建立GAN网络样本生成模型，并基于初始模型训练数据，采用全局优化的方式训练GAN网络样本生成模型，并结合梯度寻优法，通过GAN网络样本生成模型中的生成器输出新生成样本数据。本技术方案采用深度SAE网络的自编码特征结合BPNN网络建立了改进后的GAN网络样本生成模型，可基于该GAN网络样本生成模型生成可靠的设备故障诊断样本数据，对扩充设备故障样本，确保智能故障诊断方法性能具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113406091B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202110643559.6
申请日：2021-06-09
Applicant: 东方电气集团科学技术研究院有限公司
IPC: G01N21/88 , G01N25/72 , G06V10/44 , G06V20/17 , G06V10/12 , G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/136 , B64U20/87 , B64U101/17
Abstract: 本发明公开了一种用于风机叶片检测的无人机系统，包括控制单元、通讯单元、用于对被检测风机叶片进行热成像图像采样进行采样的第一无人机，以及用于对被检测风机叶片进行高清图像采样的第二无人机；是一种用于风机叶片检测的双机设计的无人机系统和方法，能够实现提高检测效率和识别准确率，降低无人机与风机叶片撞击的风险，延长无人机和风机叶片的使用寿命。
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公开(公告)号：CN117894154A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311761197.6
申请日：2023-12-20
Applicant: 东方电气集团科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态人机交互的车间智能安防系统，涉及智能安防技术领域，通过建立监控系统，采集人员行为、语音等数据，利用视觉分析、语音处理、自然语言处理等技术与人员进行交互，同时集成车间控制系统及设备控制模块，设置逻辑单元，在识别异常情况下，紧急控制设备停机。本发明提高了车间安防系统的交互性、及时性、主动性、智能化，保障人身和财产安全，保障车间生产效率，降低运维成本。
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公开(公告)号：CN113393430A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110642148.5
申请日：2021-06-09
Applicant: 东方电气集团科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于风机叶片缺陷检测的热成像图像增强训练方法和装置，本发明属风力发电机技术领域，包括风机叶片提取步骤，获取待检测风机叶片的热成像图像，对所述热成像图像进行图像进行分割并提取热成像图像中风机叶片边缘区域，根据风机叶片的边缘区域提取热成像图像中的风机叶片图像；风机叶片边缘确定步骤，将所述风机叶片提取步骤中提取的风机叶片图像边缘区域进行灰度值求导，并根据灰度值求导结果确定风机叶片边缘的像素点，提取得到风机叶片的边缘；图像增强步骤，将所述风机叶片边缘确定步骤中提取的热成像图像的风机叶片边缘，进行邻域卷积处理，计算出风机叶片边缘每一个位置与其上下、左右相邻位置的灰度差，实现对风机叶片边缘的极值检测，去掉所述风机叶片提取步骤中提取的热成像图像的风机叶片边缘中的伪边缘，得到图像增强模型。
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公开(公告)号：CN113375898A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110526183.0
申请日：2021-05-14
Applicant: 东方电气集团科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种管束结构流致振动的光纤光栅测试方法，首先在测试中合理选择光纤光栅布局位置，将光纤光栅粘贴于测试管外壁并进行防水处理；然后充分利用光纤光栅抗干扰能力强、分布式测量、传输损耗小等优点，用于替代传统应变片的测试，仅一根光纤即可实现十个以上测点应变的测量，结果不受外界温度干扰，具有测试成本低、安装过程简单、测试精度高、温度自补偿、测点多等优点，能为管束结构应力和疲劳寿命分析提供数据输入，能轻松实现水环境下管束结构的分布式应变测量，可替代大量应变片的使用，操作简单，测试成本低，能以较低成本实现管束结构流致振动应变的分布式准确测量，具有较高的应用推广价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113323816A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110642156.X
申请日：2021-06-09
Applicant: 东方电气集团科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于叶片载荷分析的叶片检测方法，属于风力发电机技术领域。包括：步骤1，通过用于检测风机叶片振动的传感器监测获取风机叶片的振动信号数据，并将所述振动信号数据转化为模态数据；步骤2，通过有限元分析（FEA）工具将步骤1中的模态数据构建为模型，并在所述模型上添加正交各向异性的材料本构关系和板壳理论的几何特征，得到包括风机叶片载荷F、刚度矩阵K参数的悬臂梁模型；步骤3，对所述步骤2中得到的悬臂梁模型进行静态载荷分析，计算所述悬臂梁模型的变形量u，u={F}/[K]；其中{F}代表叶片受到的综合力，包括自身重力与风力、[K]代表刚度矩阵，步骤4，对所述步骤2中得到的悬臂梁模型进行动态载荷分析，在叶片根部施加全约束，用有限元软件对单叶片进行模态分析，求得叶片前六阶振型和固有频率，得到叶片故障位置在叶片弯曲方向的振型节点位置，从而获得所述待检测叶片的缺陷位置和缺陷类型。
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公开(公告)号：CN119574072A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411562709.0
申请日：2024-11-05
Applicant: 东方电气集团科学技术研究院有限公司 , 东方电气股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种模拟风电机组桨叶负载状态的多向加载装置，涉及风电机组设备技术领域，径向第二位移框架装配在支撑框架内，径向第一位移框架通过径向第一位移导柱可移动的装配在径向第二位移框架内，径向第一加载组件带动径向第一位移框架在径向第二位移框架内沿第二方向移动；径向第一位移块通过径向第二位移导柱装配在径向第一位移框架内，由径向第二加载组件驱动径向第一位移块沿径向第二位移导柱在径向第一位移框架内沿第一方向移动；所述第一方向和第二方向垂直；模拟桨叶一端装配在径向第一位移块内，并连接扭矩加载组件，另一端通过回转轴承座支撑，且与驱动电机连接，能够模拟风电机组桨叶扭矩加载和径向的水平加载、竖直加载。
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公开(公告)号：CN117272793A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311165252.5
申请日：2023-09-11
Applicant: 东方电气集团科学技术研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G01D21/02 , G06F17/18 , G06F119/14 , G06F119/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种针对锅炉高温部件寿命的实时监测系统，包括用于提供锅炉运行工况的电厂DCS系统，用于监测锅炉高温部件数据额锅炉高温部件测点系统，用于收集DCS系统、锅炉高温部件测点系统提供数据的工控机系统，通过工控机系统进行锅炉高温部件强度评定及寿命评估；客户端系统，用于接收工控机计算及寿命评估结果，并提供数据查看、显示、预警功能，指导电厂日常调峰与运维工作。本发明能高效的实时计算，对结构强度和寿命进行有效评估，实时感知锅炉高温部件运行状态，有助于提升锅炉机组智能化水平和运行效率。
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公开(公告)号：CN113375901B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202110528750.6
申请日：2021-05-14
Applicant: 东方电气集团科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开的一种管束结构流致振动的涡街频率与管间流速测试方法，利用测试管引压孔压力值间接获得管间流速，然后采用涡街流量传感器测量压力，通过测试管两侧旋涡脱落区压差的变化频率获得旋涡脱落频率。采用压差式测试方法原理简单，传感器内部无电子器件，适用于各类复杂环境测试，传感器制作成本低，可以消除其他随机误差，保证测试结果的准确性，并且本方法能够克服管束绕流旋涡分离点随流速改变、管束布置变化的缺点，具备测试通用性，可大量推广应用。本测试方法能准确获得旋涡脱落频率和管间流速，与理论涡街频率形成对应，有效判断管束结构在流致振动试验中有无涡街频率出现。
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公开(公告)号：CN113393430B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202110642148.5
申请日：2021-06-09
Applicant: 东方电气集团科学技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于风机叶片缺陷检测的热成像图像增强训练方法和装置，本发明属风力发电机技术领域，包括风机叶片提取步骤，获取待检测风机叶片的热成像图像，对所述热成像图像进行图像进行分割并提取热成像图像中风机叶片边缘区域，根据风机叶片的边缘区域提取热成像图像中的风机叶片图像；风机叶片边缘确定步骤，将所述风机叶片提取步骤中提取的风机叶片图像边缘区域进行灰度值求导，并根据灰度值求导结果确定风机叶片边缘的像素点，提取得到风机叶片的边缘；图像增强步骤，将所述风机叶片边缘确定步骤中提取的热成像图像的风机叶片边缘，进行邻域卷积处理，计算出风机叶片边缘每一个位置与其上下、左右相邻位置的灰度差，实现对风机叶片边缘的极值检测，去掉所述风机叶片提取步骤中提取的热成像图像的风机叶片边缘中的伪边缘，得到图像增强模型。
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