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[发明专利]基于数据驱动的采用电流信号的电机机械故障诊断方法-CN202010597800.1有效
发明人：王辉;孙梅迪;黄守道;刘平;龙卓 -专利权人：湖南大学
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的采用电流信号的电机机械故障诊断方法，本发明包括获取定子电流信号，该定子电流信号的长度为D且包含N个样本；对定子电流信号进行噪声信号重构得到重构信号；将原始的定子电流信号减去重构信号得到残数电流；将残数电流的信号转换至频域得到频域信号；将残数电流的频域信号输入预先训练好的机器学习特征提取和故障分类模型，得到电机状态。本发明采用电流信号进行电机故障诊断，能用于机械故障的诊断，不需要额外安装振动传感器以及电流传感器，可通过已经安装在保护系统或控制系统中的电流互感器采集数据，是一种非侵入的低成本方式，而且具有诊断效率高、诊断准确度高、误报率低的优点。
基于数据驱动采用电流信号电机机械故障诊断方法

[发明专利]一种基于增量学习的电机轴承故障诊断方法及装置-CN202211110097.2在审
发明人： 孙梅迪;肖鑫淼;刘平;龙卓;何哲文;何青 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开一种基于增量学习的电机轴承故障诊断方法及装置，该方法步骤包括：在模型训练阶段，分别采集不同类型电机轴承在不同状态下的运行数据、域数据构成训练样本集，进行故障诊断模型训练，并筛选出代表性样本；在增量学习阶段，当有新增样本输入时，判断是否属于新增类别或者新增域，根据判断结果修正新增样本的权重，以训练得到的网络参数为初始条件，将代表性样本、新增样本以及修正后的权重输入至故障诊断模型中以进行模型微调，其中修正后的权重用于计算模型微调过程中的损失函数；在故障诊断阶段，将待诊断数据输入至最终得到的故障诊断模型中进行诊断。本发明具有实现方法简单、成本低、诊断精度以及效率高且应用范围广等优点。
一种基于增量学习电机轴承故障诊断方法装置

[发明专利]一种分布式新能源并网的基波和谐波电能双向计量方法-CN202110224699.X有效
发明人：王辉;沈明保;蔡瑞林;曾亮柏;孙梅迪;司羽飞 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G01R11/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式新能源并网的基波和谐波电能双向计量方法，本发明包括按照指定的采样频率采集获得电压序列、电流序列；分别对电压序列、电流序列进行采样加窗和离散傅立叶变换，转换得到电压、电流的频域复数值；对原始的电压序列、电流序列以及采样加窗后所得的电压序列、电流序列分别进行离散积分获得初始电能恢复系数并进行修正；利用分组的方式对基波电能、谐波电能进行电能计量；以电能计量结果的正负判定其对应的电能传输方向，并归纳到对应的电能传输方向，得到对应电能传输方向的电能计量结果。本发明能够实现分布式新能源并网的基电能双向计量，具有计量精确度高、计算简单方便、实时性强的优点。
一种分布式新能源并网基波谐波电能双向计量方法

[发明专利]基于图像处理的非侵入式电力负荷特征提取、识别方法、系统及介质-CN201910412402.5有效
发明人：王辉;罗卿;孙梅迪 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-05-17 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理的非侵入式电力负荷特征提取、识别方法、系统及介质，特征提取方法为采集获取电压电流轨迹，根据电压电流轨迹生成彩色的电压电流轨迹图像，包括电压电流大小以及电压电流相位特征；识别方法为提取目标电器的电力负荷特征输入卷积神经网络得到特征向量并附加上电流大小特征再输入Siamese CNN网络进行识别。本发明提取方法通过增加了颜色并引入了电压电流相位关系，能够提高识别准确率；本发明识别方法引入了电流大小特征，提高了具有相似性质电力负荷的识别准确率，且采用Siamese CNN网络使得在有新的电力负荷需要加入特征库时网络不需要重新训练，具有较高的实用性。
基于图像处理侵入电力负荷特征提取识别方法系统介质

[发明专利]基于可变循环神经网络的电能质量扰动识别方法、系统及介质-CN201910827961.2在审
发明人：王辉;王志祥;罗卿;孙梅迪;蔡瑞林 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可变循环神经网络的电能质量扰动识别方法、系统及介质，本发明包括对电能质量扰动波形数据特征提取输入预先训练好的可变循环神经网络再通过激活函数生成对应N种扰动的输出概率曲线，可变循环神经网络中包含用于给输出层引入潜在随机变量的随机层，最终根据输出概率曲线确定某一时刻的扰动类型和/或某一扰动的起止时刻。本发明基于可变循环神经网络的电能质量扰动识别方法在电网中监测电能质量时，能够实现任意时刻的电能质量扰动类型的识别与分类，且能够准确地识别出扰动的起止时间，在普通家用电表引入此算法后，能够实现多节点，快速，准确的电能质量扰动识别。
电能质量扰动循环神经网络可变扰动输出概率波形数据激活函数家用电表起止时刻曲线确定扰动类型随机变量特征提取多节点输出层随机层引入算法电网分类监测

[发明专利]一种采用高频链矩阵变换器的V2G充电器及其控制方法-CN201710329700.9有效
发明人：王辉;孙梅迪;黄守道;李幸;罗德荣;何哲文 -专利权人：湖南大学
申请日： 2017-05-11 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： H02J7/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用高频链矩阵变换器的V2G充电器及其控制方法，V2G充电器包含网侧滤波器、高频链矩阵变换器、单相桥式全控整流器以及电池侧滤波器，所述高频链矩阵变换器包括三相‑单相AC/AC矩阵变换器和高频变压器T，所述网侧滤波器、三相‑单相AC/AC矩阵变换器、高频变压器T、单相桥式全控整流器、电池侧滤波器依次相连；V2G充电器控制方法包括充电和馈电的步骤，充电和馈电均采用外环切换控制生成外环控制量，将外环控制量进行内环解耦控制得到脉冲信号，并将脉冲信号控制高频链矩阵变换器实现充电或馈电。本发明具有结构简化、转换效率高、体积重量小、充馈电控制稳定、电池保护好的优点。
一种采用高频矩阵变换器 v2g 充电器及其控制方法

[实用新型]一种手推液压升降餐车-CN201420014913.4有效
发明人：易守华;伍牵;王群;褚衍超;肖梦佳;李小玉;彭丽;成传望;孙梅迪;何哲文 -专利权人：易守华;王群;伍牵
申请日： 2014-01-10 - 公布日： 2014-10-08 - 主分类号： A47B31/06 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种手推液压升降餐车，包括箱体和支撑箱体的车体，在所述箱体内和车体之间设有剪叉式举升机构，在所述车体上设有与所述剪叉式举升机构连接的液压顶升机构，在所述剪叉式举升机构的顶部设有与所述箱体内腔相适应的托板。本实用新型通过液压顶升机构可实现剪叉式举升机构调节升降功能，送餐时，操作人员只需脚踩液压顶升机构的脚踏式油泵注油压杆，通过油缸使剪叉式举升机构升起，使箱体内托板上的物品（盒饭等食物）始终处于方便拿取的高度，不需频繁弯腰拿取物品，可减轻操作人员的劳动强度。
一种液压升降餐车

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