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[发明专利]线路故障特征分析-CN202210276925.3在审
发明人： P·U·拉贾戈帕拉;K·M·斯雷尼法萨;A·G·昆巴斯 -专利权人：德州仪器公司
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G01R31/59 文献下载
摘要：本公开涉及线路故障特征分析。在所描述实例中，时域分析器(160)经布置以生成包含基本周期频率的电监测信号的高频事件的数目的指示(PULSE TRAIN DATA)。频域分析器(140)经布置以响应于高于所述基本周期频的所述电监测信号的频率而生成频带信息(FIR DATA)。故障检测器(174)经布置以监测高频事件的所述数目的所述指示(PULSE TRAIN DATA)及所述所生成的频带信息(FIR DATA)，并响应于高频事件的所述数目的所述所监测指示及所述所生成的频带信息而生成故障旗标
线路故障特征分析

[发明专利]线路故障特征分析-CN201780068953.3有效
发明人： P·U·拉贾戈帕拉;K·M·斯雷尼法萨;A·G·昆巴斯 -专利权人：德州仪器公司
申请日： 2017-12-18 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G01R31/50 文献下载
摘要：在所描述实例中，时域分析器(160)经布置以生成包含基本周期频率的电监测信号的高频事件的数目的指示(PULSE TRAIN DATA)。所述高频事件包含高于所述基本周期频率的频率。频域分析器(140)经布置以响应于高于所述基本周期频的所述电监测信号的频率而生成频带信息(FIR DATA)。故障检测器(174)经布置以监测高频事件的所述数目的所述指示(PULSE TRAIN DATA)及所述所生成的频带信息(FIR DATA)，并响应于高频事件的所述数目的所述所监测指示及所述所生成的频带信息而生成故障旗标
线路故障特征分析

[发明专利]转子故障分析方法及装置-CN202011344025.5在审
发明人：李治;刘哲;吴艳萍;乔琦 -专利权人：北京航天智造科技发展有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种转子故障分析方法及装置，所述方法包括：获取故障转子和非故障转子轴向和径向的第一位移数据；提取用于训练故障分析模型的第一位移数据的特征，构成第一特征数据集，其中所述特征的类型包括时域特征和频域特征，形成包含时域特征和频域特征的第一特征数据集；根据所述第一特征数据集中的至少部分特征，采用支持向量机算法构建故障分析模型；根据所述故障分析模型对待检测转子进行分析，得到所述待检测转子是否会发生故障的分析结果本发明实施例通过采用支持向量机算法构建故障分析模型，来分析判断是否会发生转子故障，对可能发生故障的转子进行及时预防和维护，优化设备运维管理方法，从而避免因故障发生造成经济损失。
转子故障分析方法装置

[发明专利]电路故障分析模型的训练方法以及电路故障分析方法-CN202310541792.2在审
发明人：孟苓辉;周振威;陈义强;路国光;赵振博;余陆斌;何世烈;刘俊斌;俞鹏飞 -专利权人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本申请涉及一种电路故障分析模型的训练方法以及电路故障分析方法。其中，训练方法包括获取待训练的电路故障分析模型、以及电路故障的训练数据，训练数据包括样本数据以及样本标签；将样本数据输入至待训练的电路故障分析模型，通过电路故障分析模型对样本数据进行特征突出处理，得到故障特征；通过电路故障分析模型对故障特征进行时序特征提取，将时序特征提取得到的特征数据进行分类预测；将分类预测结果与样本标签进行相似度对比；更新待训练的电路故障分析模型的模型参数直至相似度对比结果不大于预设误差，得到已训练的电路故障分析模型。方法提升了电路故障分析模型的适用性，也提升了电路模型故障分析结果的准确性和可靠性。
电路故障分析模型训练方法以及

[发明专利]汽车总线故障分析方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110371111.3在审
发明人：王维林 -专利权人：深圳市道通科技股份有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种汽车总线故障分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取总线通信数据；根据所述总线通信数据进行特征提取，得到第一特征和第二特征；根据所述第一特征确定总线故障大类；根据所述第一特征和/或所述第二特征确定所述总线故障大类下的总线故障类型。本发明实施例实现了总线具体故障类型的分析和确定，基于提取的特征进行故障分析，消除了不稳定性因素对总线故障分析的影响，提高了故障分析的精确性和鲁棒性。
汽车总线故障分析方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种铁路信号系统故障智能分析的平台-CN201811222170.9有效
发明人：何丹;闫友为;燕翔 -专利权人：北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种铁路信号系统故障智能分析平台的分析方法，所述分析方法包括：记录历史故障特征，根据所述历史故障特征形成该故障的诊断特征序列，根据所述特征序列来诊断所发生故障符合所述诊断特征序列中具体条件的一个或多个，根据所述具体条件获取车辆信息数据和地面数据，自动分析所述车辆信息数据和地面信息数据，发现所述异常信息数据的来源。本发明的分析方法能够根据故障特征自动提取车辆数据与地面数据，帮助使用者快速明确故障原因和故障地点。
一种铁路信号系统故障智能分析平台

[发明专利]一种基于流形学习和大数据分析的故障监测方法及系统-CN202211223483.2在审
发明人：彭六保;胡勇;曾志生;邴奇;佟文杰 -专利权人：航天智控（北京）监测技术有限公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流形学习和大数据分析的故障监测方法及系统，属于故障数据分析技术领域，包括获取历史故障信号样本，统计分析并计算历史故障信号样本的时域机理特征，生成历史信号故障特征集，提取有判别性的特征进行降维，生成历史信号故障特征子集，进行训练计算，生成故障结果分类器，使用传感器进行振动信号实时采集，获取待检测信号样本，统计分析并计算待检测信号样本的时域机理特征，生成待检测信号特征集，从待检测信号特征集中提取有判别性的特征进行降维，生成待检测信号特征子集，使用故障结果分类器进行预测判断，获取待检测信号样本的故障诊断结果，本发明能提高在线故障监测分析效果。
一种基于流形学习数据分析故障监测方法系统

[发明专利]机组故障的检测方法、服务器及终端-CN201410205532.9有效
发明人：任世科;张来斌;段礼祥;马斌;张军明;魏杰;陈保利;李磊;陈德昌;廖勇;钟名丽;张华军;成伟;张永海;陈志鹏;王亮 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2014-05-15 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种机组故障的检测方法、服务器及终端，属于互联网技术领域。方法包括：获取终端发送的特征图谱；根据特征图谱确定待检测机组运行时的特征数据；获取待检测机组的基本参数；根据待检测机组的基本参数在预先存储了各种机组的故障分析数据的云端数据库中定位故障分析数据范围，并在故障分析数据范围内查找与特征数据匹配的故障分析数据；将与特征数据匹配的故障分析数据作为故障检测结果返回给终端。本发明通过根据特征图谱及云端数据库确定匹配的故障检测结果，由终端显示故障检测结果，并由相关工作人员确定机组故障。由于不需要每次根据特征图谱进行分析、计算就能确定故障检测结果，因此，机组故障的检测效率较高。
机组故障检测方法服务器终端

[发明专利]一种基于大数据的电力现场故障分析方法及系统-CN202310518984.1在审
发明人：吴海东 -专利权人：昆明海丘东信息科技有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的电力现场故障分析方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：先采集电力现场的历史故障数据进行故障聚类和时序分析，获得N个故障聚类结果并确定时序关联特征，设置故障数据关联窗口，采集故障前数据并提取故障前关联特征，然后根据时序关联特征、故障前关联特征与N个故障聚类结果的映射关系构建故障分析模型，最后对电力现场进行实时电力数据的窗口采集，将采集到的实时窗口数据输入故障分析模型，输出故障识别结果。本发明解决了现有技术中电力现场故障分析的效率低、分析结果的准确性低的技术问题，达到了提高电力现场故障分析的效率和准确性的技术效果。
一种基于数据电力现场故障分析方法系统

[发明专利]工业互联网中因果与注意力并重的大型设备故障预测方法-CN202210187119.9有效
发明人：尹小燕;南鑫;刘长友;龚志敏;王禹;田苗;崔瑾;陈晓江;房鼎益 -专利权人：西北大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种工业互联网中因果与注意力并重的大型设备故障预测方法，该方法基于大型设备的故障样本，通过分析传感器数据与故障之间存在的潜在因果关系来构建因果分析模型，结合因果分析与时间注意力机制预测大型设备的故障本发明的预测方法采取一种有监督的学习方式，收集故障样本，提取故障特征，通过分析特征与故障之间存在的潜在因果关系来构建因果分析模型，结合因果分析与时间注意力机制，实现设备故障的预测。本发明的预测方法基于因果分析，探究特征与故障预测准确度之间的潜在关系，为面向大型设备故障预测模型的特征选取提供一个可行方法，进而为故障的主因特征分配较大权重，为次因特征分配较小权重。
工业互联网因果注意力并重大型设备故障预测方法

[发明专利]一种大型低速重载齿轮箱故障诊断的方法-CN200610169830.2无效
发明人：高立新;张雪松;张建宇;胥永刚;叶辉;周兵;魏厚培;黄汉东;彭世春;吴丽娟;李仁科;李金玉;李欣;唐彦斌 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2006-12-29 - 公布日： 2007-07-11 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：一种大型低速重载齿轮箱故障诊断的方法，属于大型低速重载齿轮箱故障诊断领域。是一种在“双特征判别法”的基础上，结合小波分析，有效提取故障特征，进行诊断的“三特征判别法”，所述的故障信号“三特征判别法”就是：在常规傅立叶谱图上分析平稳功率故障振动信号特征，在共振解调傅立叶谱图上分析冲击功率故障振动信号特征，利用小波分析冲击故障振动信号特征。采用本发明能有效提高低速重载齿轮箱故障诊断率。
一种大型低速重载齿轮箱故障诊断方法

[发明专利]一种变电设备并发故障分析方法、系统、设备及介质-CN202211116394.8在审
发明人：徐建南;焦飞;李志坚;徐会芳;张英强 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司电力科学研究院;国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种变电设备并发故障分析方法、系统、设备及介质，所述方法包括：获取待并发故障分析的变电设备或部件的故障子图；将故障子图中的设备或部件故障、故障时间进行特征向量表示并融合，获得设备或部件故障中心节点特征表示；利用关系图卷积神经网络融合故障类型、故障原因和故障所属设备或部件的语义表征并更新设备或部件故障中心节点特征表示，获得更新后的设备或部件故障中心节点特征表示；基于更新后的设备或部件故障中心节点特征表示，计算设备或部件故障节点间的关联度获取并发故障分析结果。本发明可实现变电设备并发故障的高效、精准分析，能够提升变电设备并发故障分析的智能化水平。
一种变电设备并发故障分析方法系统介质

[发明专利]一种电缆附件故障分析检测方法-CN201510200946.7有效
发明人：刘凡;张安安;杨琳;谭少谊;吴驰;杨永龙;徐洋涛 -专利权人：国网四川省电力公司电力科学研究院;西南石油大学;成都中安电气有限公司;国家电网公司
申请日： 2015-04-24 - 公布日： 2017-11-14 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种电缆附件故障分析检测方法，包括采集电缆附件故障时产生的局部放电信号；对所述局部放电信号进行滤波和分频；采用HHT变换进行转换分析；根据分析结果，提取局部放电故障特征信号，建立局部放电故障特征数据库；识别局部放电故障特征数据库的数据信息，建立故障特征与故障类型和程度之间的对应关系；获取故障识别结果。本发明所提供的方法不仅能够检测电缆附件是否发生局部放电，还能通过分析采集信号判断识别故障缺陷类型及程度；而且提供的分析结果数据全面，分析结果完善，系统性强，提高了电缆附件故障分析检测的效率，有助于快速排出故障，减小故障造成的损失。
一种电缆附件故障分析检测方法

[发明专利]低压电弧故障测试与分析系统-CN201410020710.0有效
发明人：郑昕;许志红 -专利权人：福州大学
申请日： 2014-01-17 - 公布日： 2014-04-02 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种低压电弧故障测试与分析系统，其特征在于：包括一自动生弧模块、一采样模块、一测量模块和一特征分析与测试模块；所述自动生弧模块用于连接负载，并产生相应的电弧故障；所述采样模块用于接收所述自动生弧模块发送的电弧故障信号，实现对电弧故障信号的调理和采集；所述测量模块用于对所述电弧故障信号进行转换与测量，并发送给所述特征分析与测试模块；所述特征分析与测试模块用于实现对所述电弧故障信号进行可视化特征变换与分析并实现AFCI本发明有利于自动生成需要的电弧故障信号并实现故障特征的可视化分析与故障信号的输出测试。
低压电弧故障测试分析系统

[发明专利]基于坐标变换和聚类分析的光伏并网系统故障分析方法-CN202310297678.X在审
发明人：李跃;肖小兵;肖勇;蔡永翔;金鑫;黄博阳;付宇;潘廷哲;何肖蒙;方阳;王扬;郑友卓;张洋;刘安茳;熊楠;郝树青;何心怡;苗宇;窦陈;唐学用;叶远红;董武;王颖舒;王卓月;张恒荣;代奇迹;李前敏;李新皓;宋子宏 -专利权人：贵州电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于坐标变换和聚类分析的光伏并网系统故障分析方法包括：根据仿真平台模拟可能出现的故障数据搭建光伏并网逆变器系统仿真模型，通过所述光伏并网逆变器系统仿真模型获取三类故障的故障数据；根据故障数据对各种故障下的并网电流进行坐标变换，得到不同种类故障下的时域特征值；将时域特征值转变为交直轴电流幅值，交直轴电流幅值与故障类型相对应后作为故障特征值；基于聚类分析通过聚类中心点与故障特征值间的欧氏距离实现故障的分类；本发明提供的方法解决了故障特征难以提取的困难，聚类分析则旨在解决故障特征难以辨识的难点，利用聚类分析进行故障的分类及检测，准确度很高。
基于坐标变换聚类分析并网系统故障分析方法

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