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公开(公告)号：CN110133538A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910408485.0
申请日：2019-05-16
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R31/40
Abstract: 本发明涉及一种ANPC三电平逆变器开路故障诊断方法，包括：搭建ANPC三电平逆变器实验平台；实验平台的驱动模块产生驱动信号，经隔离放大，通过采集每相上、中、下桥臂电压，将采集到的信号输送到实验平台的上位机；上位机提取小波包能量谱熵，作为初始特征向量，再对数据进行降维处理，作为最终的特征向量，按2:1比例分为训练数据和测试数据；建立小波神经网络WNN，采用Adam算法对WNN训练算法进行优化，用训练样本训练WNN，将训练好的WNN模型进行保存；利用测试数据对WNN模型进行测试，分析诊断结果。本发明通过搭建ANPC三电平逆变器实验平台的诊断结果表明，本方法可以达到98.46％的准确度，性能优于传统神经网络和未优化小波神经网络。
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公开(公告)号：CN111082470A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010040354.4
申请日：2020-01-15
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种含低风速分散式风电的配电网多目标动态鲁棒重构方法，包括：获取配电网连接状态和配网负荷的概率特征参数；形成多种配电网重构方案，构建初始种群；获得配电网网损和三相电流不平衡度的期望值；分别求解低风速分散式风电有功出力、无功出力、光伏出力及负荷的八阶半不变量，并获得节点电压的越限概率和支路潮流的越限概率；判断网络拓扑结构是否满足辐射状约束；求解配电网重构问题，不断迭代，获得最优种群，从而得到最优动态重构方案；将最优动态重构方案应用于目标配电网，按照该最优动态重构方案控制联络开关开断。本发明不仅能够适应配电网自身的运行状况，而且能够适应不同风速和光照环境，有益于新能源高渗透接入配电网。
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公开(公告)号：CN111082470B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202010040354.4
申请日：2020-01-15
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种含低风速分散式风电的配电网多目标动态鲁棒重构方法，包括：获取配电网连接状态和配网负荷的概率特征参数；形成多种配电网重构方案，构建初始种群；获得配电网网损和三相电流不平衡度的期望值；分别求解低风速分散式风电有功出力、无功出力、光伏出力及负荷的八阶半不变量，并获得节点电压的越限概率和支路潮流的越限概率；判断网络拓扑结构是否满足辐射状约束；求解配电网重构问题，不断迭代，获得最优种群，从而得到最优动态重构方案；将最优动态重构方案应用于目标配电网，按照该最优动态重构方案控制联络开关开断。本发明不仅能够适应配电网自身的运行状况，而且能够适应不同风速和光照环境，有益于新能源高渗透接入配电网。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110346736A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910749114.9
申请日：2019-08-14
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R31/40
Abstract: 本发明涉及一种基于改进小树变换的NPC三电平逆变器故障诊断方法，包括：构建NPC三电平逆变器电路仿真模型，模拟故障过程，测量桥臂的电压波形作为故障信号；将故障信号分解为多个IMFs分量；对每个IMFs分量进行希尔伯特Hilbert变换，得到其时频分布和振幅，选择前8个IMFs分量；使用包络分析拟合出包络信号，筛选出故障特征参数；用高斯核函数对小树变换进行优化，产生彼此独立的特征向量样本；将样本数据按3∶7分为训练集和测试集；训练集用来构造SVM分类器模型，测试集用来实际诊断电路故障。本发明采用EEMD对故障信号进行分解，再结合希尔伯特变换，收集了更多的频域特征，更适合处理三电平逆变器电路故障产生的非线性、非平稳信号。
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公开(公告)号：CN110287552B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910496199.4
申请日：2019-06-10
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进随机森林算法的电机轴承故障诊断方法，该方法包括以下顺序的步骤：(1)获取数据集；(2)振动信号分解；(3)计算相关系数；(4)提取特征数据；(5)生成改进随机森林故障诊断模型；(6)现场电机轴承故障诊断；(7)故障提示。本发明还公开了一种实施基于改进随机森林算法的电机轴承故障诊断方法的系统。本发明提出的改进随机森林算法中决策树以特征选择原理不同的改进C4.5、CART算法分别进行生成，提高了各决策树间诊断差异；本发明提出的改进随机森林算法对各决策树按其先验知识进行了权重分配，按其漏报率、准确率大小分为议长AA及议员BB两类，最终集成后，有效提高了诊断准确率、降低了漏报率。
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公开(公告)号：CN110133538B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910408485.0
申请日：2019-05-16
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R31/40
Abstract: 本发明涉及一种ANPC三电平逆变器开路故障诊断方法，包括：搭建ANPC三电平逆变器实验平台；实验平台的驱动模块产生驱动信号，经隔离放大，通过采集每相上、中、下桥臂电压，将采集到的信号输送到实验平台的上位机；上位机提取小波包能量谱熵，作为初始特征向量，再对数据进行降维处理，作为最终的特征向量，按2:1比例分为训练数据和测试数据；建立小波神经网络WNN，采用Adam算法对WNN训练算法进行优化，用训练样本训练WNN，将训练好的WNN模型进行保存；利用测试数据对WNN模型进行测试，分析诊断结果。本发明通过搭建ANPC三电平逆变器实验平台的诊断结果表明，本方法可以达到98.46％的准确度，性能优于传统神经网络和未优化小波神经网络。
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公开(公告)号：CN110346736B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201910749114.9
申请日：2019-08-14
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R31/40
Abstract: 本发明涉及一种基于改进小树变换的NPC三电平逆变器故障诊断方法，包括：构建NPC三电平逆变器电路仿真模型，模拟故障过程，测量桥臂的电压波形作为故障信号；将故障信号分解为多个IMFs分量；对每个IMFs分量进行希尔伯特Hilbert变换，得到其时频分布和振幅，选择前8个IMFs分量；使用包络分析拟合出包络信号，筛选出故障特征参数；用高斯核函数对小树变换进行优化，产生彼此独立的特征向量样本；将样本数据按3∶7分为训练集和测试集；训练集用来构造SVM分类器模型，测试集用来实际诊断电路故障。本发明采用EEMD对故障信号进行分解，再结合希尔伯特变换，收集了更多的频域特征，更适合处理三电平逆变器电路故障产生的非线性、非平稳信号。
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公开(公告)号：CN110287552A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910496199.4
申请日：2019-06-10
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进随机森林算法的电机轴承故障诊断方法，该方法包括以下顺序的步骤：(1)获取数据集；(2)振动信号分解；(3)计算相关系数；(4)提取特征数据；(5)生成改进随机森林故障诊断模型；(6)现场电机轴承故障诊断；(7)故障提示。本发明还公开了一种实施基于改进随机森林算法的电机轴承故障诊断方法的系统。本发明提出的改进随机森林算法中决策树以特征选择原理不同的改进C4.5、CART算法分别进行生成，提高了各决策树间诊断差异；本发明提出的改进随机森林算法对各决策树按其先验知识进行了权重分配，按其漏报率、准确率大小分为议长AA及议员BB两类，最终集成后，有效提高了诊断准确率、降低了漏报率。
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