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[发明专利]柴油机组故障检测方法和系统-CN202310432082.6在审
发明人：吴子俊;杨新霞 -专利权人：上海宇佑船舶科技有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01R31/34 文献下载
摘要：本申请提供的一种柴油机组故障检测方法和系统，涉及计算机技术领域，应用于目标设备的柴油机组，所述方法包括：采集所述柴油机组待检测组件的状态信息，以及所述状态信息对应的健康度，获取初始训练样本；对所述初始训练样本进行预处理，得到中间训练样本；对所述中间训练样本按所述柴油机组的工况进行分类，得到每个工况下的训练集和测试集，以组成目标训练样本；构建用于检测所述柴油机组的故障信息的初始故障检测模型，并基于所述目标训练样本训练所述初始故障检测模型，得到训练好的目标故障检测模型；根据所述目标故障检测模型对所述柴油机组进行故障检测。本申请能够提升对柴油机组故障检测的效率和准确性。
柴油机组故障检测方法系统

[发明专利]基于多源异构领域自适应的气体绝缘开关故障诊断方法-CN202310876405.0在审
发明人：张国钢;赵陈琛;祝倩茜;郑伟;牛博;杨鼎革 -专利权人：西安交通大学;国网陕西省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源异构领域自适应的气体绝缘开关故障诊断方法，建立气体绝缘开关实验数据集和气体绝缘开关现场数据集；对气体绝缘开关实验数据集进行多源维度对齐，使各样本特征维度保持一致；将维度对齐后的气体绝缘开关实验数据集和气体绝缘开关现场数据集分别作为源域和目标域，进行异构领域自适应计算，得到各数据集样本的映射矩阵，从而将来自实验和现场的故障样本映射到公共子空间；利用分类器对公共子空间的特征建模，搭建气体绝缘开关故障诊断模型，进而实现气体绝缘开关的故障诊断。本发明充分融合气体绝缘开关实验故障样本和现场故障样本的数据特征，以解决现场故障样本稀缺的问题，从而满足气体绝缘开关现场故障诊断的需要。
基于多源异构领域自适应气体绝缘开关故障诊断方法

[发明专利]一种滚动轴承故障诊断方法-CN201610500024.2有效
发明人：付胜;程磊;郑浩;黄奕铭 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2016-06-29 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：一种滚动轴承故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断领域。该方法主要包括4个步骤：获取轴承在正常及故障状态下的振动信号样本集，然后计算样本集的典型时域统计参数，获得初始特征集；计算初始特征集中每个特征的拉普拉斯分值，按从小到大排列，选取排在最前的若干个特征组成故障特征矩阵；采用自适应模糊C均值聚类方法对故障特征矩阵进行聚类分析，获得最佳聚类数和聚类中心，聚类数即样本集包含的故障类型数；计算未知样本和已知样本集的聚类中心之间的贴近度，根据贴近度的大小确定未知样本的故障类型该方法简单，方便，可大大减少计算量，准确识别故障类型划分及识别，具有很大的实用价值。
一种滚动轴承故障诊断方法

[发明专利]一种基于生成式对抗神经网络的示功图故障诊断方法-CN202210362470.7有效
发明人：张凯;尹承哲;曹晨;张黎明;张华清;严侠;刘丕养;杨勇飞;孙海;姚军;樊灵 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成式对抗神经网络的示功图故障诊断方法，属于采油故障诊断技术领域，包括如下步骤：对示功图样本库数据进行数据清洗；基于采油工程理论及典型示功图特性，对示功图数据点进行特征提取；对数量较少的故障类别样本采用生成式对抗神经网络进行生成，生成过程中对生成器网络的输出进行条件约束；基于原始样本及生成样本，将数据划分为训练集、验证集、测试集；采用Xgboost分类算法对样本进行分类；利用准确率和召回率对故障诊断结果进行综合评估；利用训练完成后的分类模型对故障进行实时监测诊断，实时判断故障类型。本发明能够显著提高分类模型对故障样本的特异识别能力，降低故障的误报/漏报率。
一种基于生成对抗神经网络示功图故障诊断方法

[发明专利]故障检测方法、装置及服务器-CN202111630949.6在审
发明人：王艳芹;王林峰;董祯;徐宁;王勇;凌云鹏;王冬超;徐楠;赵贤;李娜;张洪珊 -专利权人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院;国网河北省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本申请适用于故障检测技术领域，提供了故障检测方法、装置及服务器。该故障检测方法包括：采集在存在故障时的多个第一电气特性参数，上述多个第一电气特性参数对应不同时刻的采集时间；对上述多个第一电气特性参数进行分类，构建的电气特性参数样本集，上述电气特性参数样本集包括多个电气特性参数样本，每个电气特性参数样本包含第一电气特性参数、采集时间和故障信息；采集在当前时刻的多个第二电气特性参数；基于上述多个第二电气特性参数和电气特性参数样本集，确定是否存在故障。本申请能够快速准确地确定是否存在故障。
故障检测方法装置服务器

[发明专利]基于改进堆栈自编码器诊断设备新增故障类型的方法-CN202111470928.2在审
发明人：佘博;王旋;闫啸家;梁伟阁;孙世岩;魏平 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进堆栈自编码器诊断设备新增故障类型的方法，包括以下步骤，S1：获取设备故障类型的训练样本集和测试样本集；S2：对每一个训练样本和测试样本进行预处理；S3：构建基于标签传递的堆栈自编码器诊断模型；S4：将训练样本和对应的样本标签作为传统堆栈自编码器诊断模型的输入，完成SAE的训练；S5：分别将训练样本和测试样本作为传统堆栈自编码器诊断模型的输入，提取隐层特征；S6：将训练样本的隐层特征和对应的样本标签，以及测试样本的隐层特征作为标签传递算法模型的输入，输出故障类型的诊断结果。本发明能够对机械设备已存在的故障类型以及新出现的故障类型进行诊断。
基于改进堆栈编码器诊断设备新增故障类型方法

[发明专利]基于三层数据挖掘的电力系统故障类型分析方法及装置-CN202011203187.7在审
发明人：吴艳娟;王云亮;王小东 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于三层数据挖掘的电力系统故障类型分析方法及装置，包括：S1：获取第一原始数据样本库，原始数据样本库用于建立电力系统故障预测模型，对第一原始数据样本库进行预处理和数据融合以获取第二原始数据样本库；S2：对第二原始数据样本库进行k‑means聚类方法以对第二原始数据样本库进行第一层数据挖掘，并获取第一样本库；S3：对第一样本库通过关联规则进行第二层数据挖掘，并获取第二样本库；S4：基于第二样本库构建电网故障类型预测模型，以判断电网发生的故障类型。通过本发明提供的方法及装置可以为电网故障提供诊断并为故障后补救措施提供依据，提高电力系统的安全性。
基于三层数据挖掘电力系统故障类型分析方法装置

[发明专利]一种油浸式变压器非平衡故障样本预处理方法-CN202110295799.1有效
发明人：吐松江·卡日;伊力哈木·亚尔买买提;刘鹏伟;张宽;孙国良;邸强;张鹏程;逯浩坦 -专利权人：新疆大学
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种油浸式变压器非平衡故障样本预处理方法，涉及电气设备技术领域。本发明方法包括以下步骤：Step1：收集并整理油浸式变压器多类型故障样本，建立类样本不平衡数据集D；Step2：使用欧拉公式计算各类样本之间的欧拉距离L，并基于平均欧拉距离进行排序；Step3：依据类样本不平衡数据集D中各类样本数量及各类间平均欧拉距离值，使用自适应合成抽样法平衡多类故障样本量；Step4：使用多种基于油中溶解气分析的油浸式变压器故障诊断方法验证合成样本可靠性。本发明方法通过采用欧拉距离、自适应合成抽样及多种基于油中溶解气分析的故障诊断方法，能合理有效的解决多类样本不平衡问题，建立准确、可靠、平衡的变压器故障样本集。
一种油浸式变压器平衡故障样本预处理方法

[发明专利]故障诊断方法、装置、样本分析设备以及存储介质-CN202111626666.4在审
发明人：刘高超;马德新 -专利权人：中元汇吉生物技术股份有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G16H40/40 文献下载
摘要：本发明公开一种故障诊断方法，用于样本分析设备，包括以下步骤：在所述样本分析设备的故障类型为全局故障时，确定目标样本架的调度路径信息；控制所述目标样本架按照所述调度路径信息运动；监测所述目标样本架的运动监测信息；根据所述运动监测信息，获得所述样本分析设备的第一诊断结果。本发明还公开一种故障诊断装置、样本分析设备和存储介质。利用本发明的方法，不需要要人工干预的方式进行诊断，大大减少了诊断时间，提高了诊断效率。
故障诊断方法装置样本分析设备以及存储介质

[发明专利]一种基于时频域特征和单类KNN模拟电路故障检测方法-CN202111606608.5在审
发明人：闫戈;杨诚;刘虹晓;李占;李游 -专利权人：中国船舶工业综合技术经济研究院
申请日： 2021-12-26 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G01R31/316 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时频域特征和单类KNN模拟电路故障检测方法，该方法包括接收额定数量仿真样本数据对应的时域特征向量样本；根据所述时域特征向量样本计算KNN距离统计量；判断所述KNN距离统计量是否符合预定的终止条件，如果所述KNN距离统计量符合所述终止条件，则建立所述KNN距离统计量的非中心卡方分布，以计算得到故障检测阈值；根据所述故障检测阈值检测模拟电路故障。通过时域特征向量样本基于KNN距离统计量判断样本是否为异常样本，基于此实现了电路故障检测，有助于解决现有技术中缺乏一种模拟电路故障检测方法的技术问题。
一种基于时频域特征 knn 模拟电路故障检测方法

[发明专利]电力变压器的故障诊断方法及诊断装置-CN201610920266.7有效
发明人：覃煜;黄慧红;方健;陈雁;高文胜;吐松江·卡日 -专利权人：广州供电局有限公司;清华大学
申请日： 2016-10-21 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力变压器的故障诊断方法及诊断装置，其中，方法包括以下步骤：采集故障类型明确油中溶解气样本，以建立故障标准序列；综合故障标准序列和改良三比值法建立含待测样本的样本矩阵；确定核函数类型，并初始化核模糊聚类算法对应参数；通过核模糊聚类算法迭代求解隶属度矩阵；根据隶属度矩阵得到待测样本的隶属度值，通过隶属度值比较以确定待测样本的最终故障类型。该诊断方法可以提高样本划分簇的准确性和可靠性，适用范围更广，并且有效提高电力变压器内部潜伏性故障诊断的准确率。
隶属度电力变压器待测样本模糊聚类算法矩阵故障类型故障诊断诊断装置样本潜伏性故障诊断标准序列故障标准样本矩阵综合故障比值法初始化核函数溶解气准确率求解迭代采集改良

[发明专利]故障复现方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202310921343.0在审
发明人：刘连;张杰 -专利权人：展讯通信（上海）有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明提供一种故障复现方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：获取终端设备出现故障时的运行数据；对所述运行数据进行故障信息特征提取，获取训练样本集和测试样本集；应用随机森林学习模型对所述训练样本进行训练，建立故障分析模型；应用随机森林学习算法，将所述测试样本输入所述故障分析模型进行分析，获取故障复现结果。
故障复现方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于否定证据信度结构的多特征故障诊断方法-CN202011216110.3在审
发明人：邓鑫洋;崔叶碧;耿杰;蒋雯 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于否定证据信度结构的多特征故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一、依据故障样本数据集与待测样本数据分别生成三角模糊数；步骤二、依据三角模糊数匹配生成各故障特征的否定证据信度结构；步骤三、生成各故障特征的证据信度结构；步骤四、依据故障样本数据集生成各故障特征的权重；步骤五、融合各故障特征的证据信度结构并判断待测样本所属故障类型。本发明在三角模糊数基础上，结合证据理论处理不确定性的优势，依据三角模糊数匹配生成各故障特征的否定证据信度结构，对其否定生成证据信度结构，计算各故障特征权重并融合各故障特征的证据信度结构，进而识别样本故障类型，能有效地处理不确定信息，融合提升故障诊断准确率。
一种基于否定证据信度结构特征故障诊断方法

[发明专利]一种识别变压器各类故障及多重故障的诊断方法-CN202210468262.5在审
发明人：陈铁;冷昊伟;曹颖;甘辉霞 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G01R31/62 文献下载
摘要：一种识别变压器各类故障及多重故障的诊断方法，本发明首先对变压器故障的油气数据进行预处理，再构造一个封闭的超球面边界去刻画各类故障样本点的分布区域以及类重叠区域；将某一类故障与其他非该类故障集合之间的非重叠区域样本点输入至支持向量机中进行训练，再将其重叠区域样本点输入至训练好的模型中进行再分类，重新确定该类故障的决策边界和所属样本点，并计算其类重叠度。对其他类故障也是如此，直至所有故障重定位完毕；进行训练，确定每类故障的诊断标准；最后输入要诊断的故障样本点，判断其故障类型；本发明主要是为了解决现阶段多重故障诊断没有考虑类重叠因素对变压器诊断结果的影响
一种识别变压器各类故障多重诊断方法

[发明专利]一种服务器故障根因分析模型的构建方法及应用-CN202211722519.1在审
发明人：李俊峰;郑競力 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种服务器故障根因分析模型的构建方法及应用，属于服务器故障分析技术领域；本发明在采集故障样本数据时，考虑到故障发生前后服务器日志会受到影响，将故障时间窗口内的服务器运行日志合成一个日志消息作为原始故障样本数据，以实现原始故障样本数据的完整采集；在此基础上，通过数据增强的方式对数量较少的故障类型下的故障样本数据进行扩充，并通过特征词向量的方式进行特征表达后输入到机器学习模型中进行训练，使得所得的服务器故障根因分析模型能够很好地解决故障样本数据不均衡的问题，相较于传统的基于日志数据的故障根因分析方法，本发明进行服务器故障根因分析的准确率更高，具有更强的普适性。
一种服务器故障分析模型构建方法应用