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[发明专利]特高压换流变压器状态监测方法及系统-CN202310968553.5有效
发明人：樊培培;李冀;柯艳国;张学友;卢一相;刘之奎;朱涛;蒲道杰;李腾;蒋欣峰;李奇;邵华;张啸宇;马晓薇;丰景 -专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;安徽大学
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开一种特高压换流变压器状态监测方法及系统，方法包括采集特高压换流变压器的振动信号并输入至状态监测模型，状态监测模型包括多尺度卷积神经网络通道、双向门控循环单元通道和状态分类网络，所述多尺度卷积神经网络通道中每个卷积操作中加入卷积注意力模块，所述双向门控循环单元通道的输出连接有挤压激励模块；利用所述多尺度卷积神经网络通道提取所述振动信号在空间维度上的多尺度信息特征；利用所述双向门控循环单元通道提取所述振动信号在时间维度上的信息特征；利用所述状态分类网络对多尺度信息特征和时间维度上的信息特征进行状态分类，确定特高压换流变压器的状态；本发明设计的状态监测模型具有更好的状态监测性能。
高压换流变压器状态监测方法系统

[发明专利]变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法及系统-CN202310969545.2有效
发明人：樊培培;葛健;谢佳;刘之奎;朱涛;卢一相;郭振宇;景瑶;李腾;廖军;马欢;张军;邱曼曼;阴春锦;张晗 -专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;安徽大学
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种变电站主变压器可见光图像自适应对比度增强方法及系统，方法包括对变电站主变压器的可见光图像进行基于导向滤波的两尺度分解，得到基础层和细节层；采用动态压缩的方式对所述基础层进行亮度增强，得到基础增强图像；采用局部增强的方式对所述细节层进行局部增强，得到细节增强图像；对包含所述基础增强图像和所述细节增强图像的一次增强图像进行二次增强处理，得到二次增强图像；对所述一次增强图像和所述二次增强图像进行加权融合，得到变电站主变压器可见光增强结果图；本发明在提高可见光图像对比度的同时避免出现了过增强和伪影等现象。
变电站变压器可见光图像自适应对比度增强方法系统

[发明专利]一种基于稀疏Transformer的齿轮箱寿命预测方法-CN202310519912.9有效
发明人：竺德;吕俊文;高清维;卢一相;孙冬;彭思远;赵大卫 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01M13/021 文献下载
摘要：本发明涉及齿轮箱寿命预测技术领域，公开了一种基于稀疏Transformer的齿轮箱寿命预测方法，包括以下步骤：采用EEMD与小波半软硬阈值结合的去噪方法，对齿轮箱数据集进行去噪处理，通过门控多层卷积单元对输入序列进行特征提取，挖掘二维时频图中的特征信息，将提取到的特征信息输入稀疏Transformer中，并结合卷积位置编码进行解码与编码，经过全连接网络降维输出得到齿轮箱的剩余使用寿命通过GMCU提取二维时频图中复杂特征，采用卷积位置编码，将稀疏transformer作为骨干应用在齿轮箱的寿命预测方面。该方法识别精度较高，处理速度较快，可以有效的对齿轮箱进行剩余寿命预测。
一种基于稀疏 transformer 齿轮箱寿命预测方法

[发明专利]基于小波图卷积的故障诊断方法及系统-CN202310724289.0在审
发明人： 卢一相;桂如思;高清维;竺德;孙冬;赵大卫;彭思远 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F18/2131 文献下载
摘要：本申请提供一种基于小波图卷积的故障诊断方法及系统，基于小波图卷积的故障诊断方法包括：基于多贝西小波提取信号的多尺度的时频特征，并获得多个尺度的小波分量；针对每个尺度的小波分量进行时频分析，并获得对应的小波系数以及时频域信息；构建结合相似度注意力机制的多尺度图卷积网络，并提取多尺度的时频图特征；融合多尺度的时频图特征，并获得一多尺度融合特征；获得复合故障的标签。该基于小波图卷积的故障诊断方法可以解决不同故障源所产生的故障冲击之间可能存在复杂的非线性和强耦合关系，导致现有的齿轮箱的故障诊断方法故障诊断的准确性和快速性不高的技术问题。
基于图卷故障诊断方法系统

[发明专利]特高压换流变压器红外与可见光监测图像融合方法及系统-CN202310970847.1在审
发明人：李腾;杜鹏;董翔宇;樊培培;殷振;卢一相;郭龙刚;刘之奎;朱涛;廖军;蒋欣峰;魏南;吴翔;石玮佳;张茜 -专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;安徽大学
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种特高压换流变压器红外与可见光监测图像融合方法及系统，方法包括采用顶帽变换去除红外图像中的噪点，并将红外源图像注入去除噪点后的红外图像，得到红外权重图；采用边缘保持平滑滤波器对所述红外权重图进行细化处理，得到细化后的红外权重图，所述边缘保持平滑滤波器包括亮度和对比度保真项以及梯度平滑正则项；对可见光图像和所述红外权重图分别进行潜在低秩分解，得到各自对应的基础层和显著层；基于所述细化后的红外权重图，将所述可见光图像和所述红外权重图各自对应的基础层和显著层进行加权融合，得到融合图像；解决了红外与可见光图像融合算法中普遍存在热辐射削弱以及细节信息丢失的问题。
高压换流变压器红外可见光监测图像融合方法系统

[发明专利]输变电设备红外图像目标识别方法及系统-CN202310966777.2在审
发明人：李腾;董翔宇;樊培培;罗沙;卢一相;黄道均;刘之奎;朱涛;张俊杰;赵梦露;沈国堂;方波;蒋晶晶;祝浩焱 -专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;安徽大学
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开一种输变电设备红外图像目标识别方法及系统，方法包括采集输变电设备红外图像并输入至目标检测模型，目标检测模型包括骨干网络和检测头网络，骨干网络的头部和尾部分别添加有S2‑MLPv2模块，骨干网络的输出连接检测头网络；利用骨干网络提取红外图像的特征图，其中，所述S2‑MLPv2模块利用空间转移操作进行各图像块之间的通信；利用检测头网络预测所述特征图中包含目标的位置和类别；通过在网络中加入S2‑MLPv2模块，加快模型训练的收敛速度，从而提高变电站设备监测的工作效率。
变电设备红外图像目标识别方法系统

[发明专利]齿轮箱复合故障诊断方法及系统-CN202310620421.3在审
发明人： 卢一相;李明胜;竺德;高清维;彭思远;孙冬;赵大卫;李柄达 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本申请提供一种齿轮箱复合故障诊断方法及系统，齿轮箱复合故障诊断方法包括采集多种工况下齿轮箱的振动信号；利用小波包分解振动信号获取小波包系数矩阵，并通过堆叠小波包系数矩阵获得三维张量；利用通道注意力融合模块与位置注意力融合模块并联构造多工况信息融合网路，三维张量被输入至多工况信息融合网络；获取通道注意力融合模块的输出值与位置注意力融合模块的输出值之和；构建多尺度特征融合模块，并将输出值之和输入至多尺度特征融合模块；提取并融合多尺度特征；构建多标签分类器，多尺度特征被输入至多标签分类器并获取输出结果，以解决单一的工况数据和单尺度特征难以准确地诊断齿轮箱的复合故障类型的技术问题。
齿轮箱复合故障诊断方法系统

[发明专利]基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法及系统-CN202310525524.1在审
发明人：高清维;姚执一;卢一相;竺德;孙冬;赵大卫;彭思远;周子杨 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01M13/028 文献下载
摘要：本申请提供一种基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法及系统，基于平均峭度反卷积网络的故障诊断方法，包括基于自相关函数将每一滤波器的输入信号划分为m段分割信号；利用平均峭度的最大化计算每一所述分割信号的梯度，并利用L‑BFGS算法对每一所述滤波器的权值进行更新；循环梯度计算和权值更新的步骤，直至满足预设条件，输出每一所述滤波器的权值及滤波信号；基于功率谱的数据分析降维输出最大平均峭度层的信号；利用卷积神经网络针对所述最大平均峭度层的信号进行特征提取；利用分类器获取故障诊断和分类，从而可以解决在转速时变的情况下，现有的机械故障诊断方法无法准确提取故障信号，降低了齿轮箱故障诊断和分类的准确性的技术问题。
基于平均峭度反卷积网络故障诊断方法系统

[发明专利]一种基于深度耦合反馈网络的全色锐化方法-CN202310064603.7在审
发明人：竺德;彭思远;高清维;卢一相;孙冬;赵大卫 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度耦合反馈网络的全色锐化方法，涉及图像融合技术领域，包括以下步骤：获取PAN图像和MS图像；构建深度耦合反馈网络；将PAN图像和MS图像输入至深度耦合反馈网络，最终输出为融合图像；深度耦合反馈网络包括：输入模块，接收PAN图像和MS图像；特征提取模块，包括三个FEB模块，用于提取PAN图像的低级特征和高级特征以及MS图像的特征；两个CFB子网络，包括多组对称的CFB模块，用于将提取到的多个特征进行融合；输出模块，输出融合图像。本发明的PSCF‑Net能够在特征域中实现PAN图像和MS图像的深度特征融合，能够得到同时拥有高光谱和空间分辨率的图像。
一种基于深度耦合反馈网络全色锐化方法

[发明专利]基于动态模式分解的运动检测方法、终端设备及计算机可读存储介质-CN201911097426.2有效
发明人：竺德;樊宗昶;段运生;高清维;孙冬;卢一相 -专利权人：安徽大学;赛尔网络有限公司
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于动态模式分解的运动检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，所述方法包括如下步骤：步骤S10，根据获取的视频流信息，将视频流信息转换成相应的输入矩阵X和观察矩阵Y；步骤S20，通过DMD算法实现视频矩阵的动态模型分解，得到基于DMD算法的多个模型；步骤S30，根据分解计算各模型在整个时间序列贡献度和频率特性，选择前若干个物理频率为零的主模型来构造背景信息；步骤S40，通过视频图像和背景信息的差值来检测运动目标。本发明的方法为基于DMD主模型的运动检测算法，能够准确、有效地对视频中的运动物体进行检测和提取，并且有较好的抗噪声能力和鲁棒性。
基于动态模式分解运动检测方法终端设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种联合Retinex和暗通道先验的低光照图像增强方法-CN202211578725.X在审
发明人：赵建强;孙冬;卢一相;高清维;竺德;檀怡;罗俊;宁婉 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合Retinex和暗通道先验的低光照图像增强方法，涉及计算机应用技术领域，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：S1：对图像进行预处理；S2：利用反转图像的入射光图像来计算大气光值A，对反转图像选暗通道先验处理，随后图像反转，得到图像I1；S3：对V通道做结合引导滤波的Retinex处理，对S通道进行自适应校正处理，得到图像I2；S4：将S2所得的图像I1和S3所得的图像I2进行融合处理；S5：计算图像评价指标。该方法可以有效的提高图像的质量并且图像更为符合人眼视觉规律。
一种联合 retinex 通道先验光照图像增强方法

[发明专利]基于图像增强和权重优化的红外与可见光图像融合方法-CN202310015361.2在审
发明人：竺德;张勇康;高清维;卢一相;孙冬;赵大卫 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了基于图像增强和权重优化的红外与可见光图像融合方法，本申请采用了一种新的权重图构造方法，能够更充分地提取输入图像的重要特征；在加权融合之前对源图像进行增强，以解决加权融合容易导致细节和特征不足的缺陷，此外，对权重系数的优化使本方法比传统的加权融合方法相比更具鲁棒性。本方法生成的融合图像有着良好的特征与细节表现，并且不会产生伪影。
基于图像增强权重优化红外可见光融合方法

[发明专利]一种自适应复数域AMFM模型优化的轴承故障诊断方法-CN202310064706.3在审
发明人：竺德;李鑫;高清维;卢一相;孙冬;赵大卫 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-02-06 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应复数域AMFM模型优化的轴承故障诊断方法，涉及轴承故障诊断技术领域，利用调幅调频模型对原始信号进行信号分解后得到调幅调频分量及其瞬时幅值和瞬时频率，计算瞬时幅值和瞬时频率的精细复合多尺度波动色散熵，将熵值构造为特征矩阵，使用向量加权平均算法对支持向量机模型进行优化，采用优化后的支持向量机模型对特征矩阵进行分类，根据分类结果实现故障诊断；本方法能够分解滚动轴承振动信号，合理处理轴承振动信号中的交叉频率，快速提取轴承振动信号分量的特征，进而有效分类不同的轴承故障，并且计算复杂度较小同时具有较高的识别精度和识别速度。
一种自适应复数 amfm 模型优化轴承故障诊断方法

[发明专利]一种特高压换流变压器顶层油温预测方法及存储介质-CN202211525552.5在审
发明人：李腾;樊培培;廖军;刘之奎;董翔宇;张军;李奇;卢一相;高清维;谢佳;黄道均;马欢;施雯;吴翔;胡坤;竺德;孙冬;丰景;张茜 -专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;安徽大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种特高压换流变压器顶层油温预测方法及存储介质，属于变压器检修领域。所述方法包括：获取特高压换流变压器顶层油温的历史数据；对所述历史数据进行单位根检验以使得所述历史数据平稳，并得到差分参数的值；对平稳后的所述历史数据进行处理，以得到关于所述历史数据的回归参数和移动平均参数；根据得到的所述回归参数和移动平均参数建立ARIMA预测模型；通过所述历史数据和ARIMA预测模型得到ARIMA模型的拟合残差；通过所述ARIMA模型拟合残差构建Attention‑BiGRU‑GRU网络模型；将所述ARIMA预测模型加上所述Attention‑BiGRU‑GRU网络模型以得到油温预测模型；将已采集的所述历史数据带入所述油温预测模型以得到未来油温的预测数据。该方法可以精确的预测油温的变化。
一种高压换流变压器顶层预测方法存储介质

[发明专利]一种特高压换流变压器套管红外与可见光图像融合方法-CN202211525616.1在审
发明人：李腾;樊培培;朱涛;李冀;董翔宇;廖军;赵梦露;蒋欣峰;卢一相;高清维;罗沙;张学友;景瑶;张晨晨;竺德;孙冬;张啸宇;秦孜;吴冬晖 -专利权人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司;安徽大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种特高压换流变压器套管红外与可见光图像融合方法，属于图像处理领域。所述方法包括：获取同一套管的红外光图像和可见光图像；对所述红外光图像和所述可见光图像进行预处理；对预处理后的所述红外光图像和所述可见光图像进行图像分割；对分割后的所述红外光图像和可见光图像进行的细化处理，以形成对应的权重图；对预处理后的所述红外光图像和可见光图像进行亮度提取；将预处理后的所述红外光图像和可见光图像与对应的权重图进行单尺度加权，以形成预融合图像；将所述预融合图像与亮度提取后的亮度层相加以得到最终的融合图像。该方法可以有效的融合红外光和可见光图像。
一种高压换流变压器套管红外可见光图像融合方法

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