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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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高瓦斯礦井雙局扇故障診斷及自動切換一體化裝置
高瓦斯礦井雙局扇故障診斷及自動切換一體化裝置作為第一臺以DSP為主控制器的集瓦斯故障定位、雙局扇自動切換、閉鎖與控制、可通過監(jiān)測系統(tǒng)井下分站傳送至地面實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控的一體化裝置，通過采集井下掘進(jìn)工作面?zhèn)鞲衅餍盘栞敵隹刂葡鄳?yīng)的現(xiàn)場設(shè)備磁力啟動器從而監(jiān)控主、副局扇及工作面工作狀態(tài)。實(shí)現(xiàn)集瓦斯故障定位顯示、雙局扇自動切換控制。電路符合本安MA要求，對未安裝監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)的中小煤礦，解決雙局扇故障診斷及自動切換與監(jiān)控、瓦斯故障定位、風(fēng)電氣可靠閉鎖難題，可廣泛用于瓦斯礦井中。 項(xiàng)目先后獲得陜西省教育廳產(chǎn)業(yè)化培育基金等的資助，通過了陜西省科技廳組織的驗(yàn)收和陜西省科技廳的鑒定，所取得成果達(dá)到了國內(nèi)領(lǐng)先水平。已獲發(fā)明專利1項(xiàng)，獲各類科研成果獎勵2項(xiàng)，其中中國煤炭工業(yè)科學(xué)技術(shù)二等獎1項(xiàng)，并裝在容和公司的防爆殼已在礦山試應(yīng)用。
西安科技大學(xué)
2021-04-11
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一種利用行波固有頻率和原子分解能量熵的故障選相法
本發(fā)明涉及一種輸電線路故障選相方法，尤其是涉及利用行波固有頻率和原子分解能量熵的故障選 相法。本發(fā)明利用原子分解算法處理三相電流，根據(jù)迭代產(chǎn)生的原子確定電流信號中的主導(dǎo)頻率成分的 頻率值和能量熵值信息，結(jié)合三相電流的主導(dǎo)成分頻率值與能量熵值特征，對多相故障與多相接地故障 情況下的故障類型進(jìn)行判別;針對單相故障，則根據(jù)不同基準(zhǔn)相下解耦得到β模量來尋找故障相。該方 法準(zhǔn)確有效，能快速辨別所發(fā)生的故障類型。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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一種具備零直流電壓故障穿越能力的 MMC 及其設(shè)計(jì)方法
本發(fā)明公開了一種具備零直流電壓故障穿越能力的 MMC 及其 設(shè)計(jì)方法。綜合半橋子模塊成本低、運(yùn)行效率高及全橋子模塊可輸出 負(fù)電平的優(yōu)勢，采用本發(fā)明所提出的零直流電壓故障穿越方案，根據(jù) 半橋子模塊與全橋子模塊額定電壓，并結(jié)合 MMC 直流側(cè)額定電壓及 交流側(cè)相電壓峰值，計(jì)算出半橋和全橋子模塊配置個(gè)數(shù)；得到的 MMC 可在保證其能實(shí)現(xiàn)零直流電壓故障穿越的前提下，有效降低變換器成 本及提高變換器的運(yùn)行效率。本發(fā)明提出的技術(shù)方案并不局限于半橋子模塊和全橋子模塊的組合，還可以是半橋子模塊和其它能在非閉鎖 狀態(tài)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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軌道交通供電系統(tǒng)故障診斷與可靠性評估方法及應(yīng)用
本成果來自省部級科技計(jì)劃項(xiàng)目和國家發(fā)明授權(quán)專利，知識產(chǎn)權(quán)歸屬西南交通大學(xué)。項(xiàng)目創(chuàng)新性和先進(jìn)性：將模型診斷方法引入牽引供電系統(tǒng)故障診斷中，詳細(xì)討論了軌道交通供電系統(tǒng)各元件抽象化、系統(tǒng)建模、系統(tǒng)故障在線診斷等關(guān)鍵內(nèi)容。同時(shí)給出了地鐵牽引供電系統(tǒng)可靠性的指標(biāo)體系，建立了可靠分析模型。采用層次分析法對其進(jìn)行安全評估，為提高牽引供電質(zhì)量和系統(tǒng)工作可靠性提供有力支撐。
西南交通大學(xué)
2016-06-27
科技部：多措并舉穩(wěn)增長穩(wěn)市場主體保就業(yè)促創(chuàng)業(yè)和支持高校畢業(yè)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)
科技部將各國家高新區(qū)、自創(chuàng)區(qū)開展穩(wěn)增長穩(wěn)市場主體保就業(yè)促創(chuàng)業(yè)和支持高校畢業(yè)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)工作情況作為績效考核的重要內(nèi)容。
科技部
2022-06-02
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基于小波分析和有限高斯混合模型EM方法的模擬電路故障診斷方法
近年來已經(jīng)建立了基于故障字典，模糊理論，專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術(shù)的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實(shí)際檢驗(yàn)中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過渡狀態(tài)，怎樣定義這個(gè)中間狀態(tài)以及其對電路有怎樣的影響，如何準(zhǔn)確描述這種影響，通過查閱文獻(xiàn)，到目前為止還沒有一種合理的方法能夠解決這個(gè)問題。
遼寧大學(xué)
2021-04-11
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一種考慮逆變型分布式電源接入的配電網(wǎng)故障區(qū)域定位算法
本發(fā)明公開了一種考慮逆變型分布式電源接入的配電網(wǎng)故障區(qū)域定位算法，包括如下步驟：(1)建立恒功率控制方式下逆變型分布式電源故障特性分析模型；(2)根據(jù)配電網(wǎng)中聯(lián)絡(luò)開關(guān)、斷路器等開關(guān)器件的分布特點(diǎn)對配電網(wǎng)進(jìn)行分區(qū)處理，使用圖論的理論分析方法，建立配電網(wǎng)的圖模型，并設(shè)定配電網(wǎng)的電流參考方向；(3)利用設(shè)定的配電網(wǎng)電流參考方向以及斷路器處保護(hù)裝置上傳的故障信息，通過矩陣運(yùn)算求取故障判斷矩陣，實(shí)現(xiàn)故障區(qū)域的定位。本發(fā)明能夠滿足分布式電源接入，無需動作值整定，具備一定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)自適應(yīng)的能力。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法
本發(fā)明公開了一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)故障 診斷方法，包括：(1)從網(wǎng)絡(luò)歷史數(shù)據(jù)庫中獲取歷史數(shù)據(jù)，包括癥狀變 量集以及故障類變量集；(2)構(gòu)建選擇性隱樸素貝葉斯分類器預(yù)測模型， 根據(jù)癥狀變量集中的每個(gè)癥狀變量確定對應(yīng)的最相關(guān)癥狀變量集合； (3)所述選擇性隱樸素貝葉斯分類器通過訓(xùn)練歷史數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)到分類 器參數(shù)；(4)進(jìn)行故障診斷時(shí)，對測試數(shù)據(jù)利用上述選擇性隱樸素貝葉 斯分類器進(jìn)行估計(jì)得到對應(yīng)最終的故障診斷結(jié)果。通過執(zhí)行本發(fā)明中的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，有效解決了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)故障診斷中運(yùn)算復(fù)雜度高、 網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果偏差大的問題，顯著提高了網(wǎng)絡(luò)診斷的準(zhǔn)確性，在進(jìn)一 步降低運(yùn)算復(fù)雜度的同時(shí)，能夠保持較好的學(xué)習(xí)能力及容錯(cuò)特性。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于多元異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的設(shè)備故障診斷系統(tǒng)
本系統(tǒng)利用工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建無線、分布式機(jī)械設(shè)備故障診斷和監(jiān)測系統(tǒng)，對工業(yè)現(xiàn)場運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，部署的工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)既充當(dāng)在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，也承擔(dān)通信網(wǎng)絡(luò)的功能，最后作為具有推理學(xué)習(xí)能力的決策網(wǎng)，是集感知、通信、識別、診斷、決策為一體的綜合預(yù)測性維護(hù)平臺。 作為一種獨(dú)立的控制網(wǎng)絡(luò)，本系統(tǒng)包含低功耗傳感器節(jié)點(diǎn)、執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)、匯聚網(wǎng)管等硬件設(shè)備及專家知識庫、規(guī)則匹配數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、人機(jī)交互界面等軟件平臺，能夠有效彌補(bǔ)有線診斷系統(tǒng)在應(yīng)用中布
河海大學(xué)
2021-04-14
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波灰度圖的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法
本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波灰度圖的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，其包括以下步驟：(1)將振動位移傳感器及振動速度傳感器設(shè)置在旋轉(zhuǎn)機(jī)械上，利用所述振動位移傳感器及所述振動速度傳感器采集所述旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動信號；(2)對采集到的所述振動信號進(jìn)行多尺度小波分解，以得到小波灰度圖；(3)按照預(yù)先訓(xùn)練過的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入形式，對所述小波灰度圖進(jìn)行預(yù)處理；(4)將預(yù)處理后的所述小波灰度圖輸入到所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對接收到的所述小波灰度圖進(jìn)行分析診斷，以得到所述旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷結(jié)果。
華中科技大學(xué)
2021-04-13