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龍圖騰網(wǎng)獲悉長(zhǎng)沙理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種高壓發(fā)電機(jī)的故障識(shí)別方法及相關(guān)組件獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114781434B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210295520.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)一種高壓發(fā)電機(jī)的故障識(shí)別方法及相關(guān)組件是由王媛媛;劉瀟韓;曾祥君;陳小橋;李毓洋;吳公平設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種高壓發(fā)電機(jī)的故障識(shí)別方法及相關(guān)組件在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種高壓發(fā)電機(jī)的故障識(shí)別方法及相關(guān)組件，在M臺(tái)并聯(lián)運(yùn)行的高壓發(fā)電機(jī)的總輸出端的零序電壓大于預(yù)設(shè)電壓時(shí)，從第m臺(tái)高壓發(fā)電機(jī)的零序電壓和電流信號(hào)中提取故障特征向量，并將其中具有最大全局相關(guān)性的確定為二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)的幾何中心網(wǎng)格的數(shù)據(jù)，將剩余的故障特征向量中分值最高的確定為離幾何中心網(wǎng)格最近的任一空白的網(wǎng)格的數(shù)據(jù)，直至確定完所有故障特征向量；將二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型判斷第m臺(tái)高壓發(fā)電機(jī)是否發(fā)生故障。故障特征向量為一維數(shù)據(jù)，挖掘其相關(guān)性和網(wǎng)格間的空間相鄰相關(guān)關(guān)系構(gòu)造二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)，一維數(shù)據(jù)本質(zhì)未變，避免一維數(shù)據(jù)分解變換成多維數(shù)據(jù)再進(jìn)行融合時(shí)造成的信息冗余和誤差累加，提高判斷精度。

本發(fā)明授權(quán)一種高壓發(fā)電機(jī)的故障識(shí)別方法及相關(guān)組件在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種高壓發(fā)電機(jī)的故障識(shí)別方法，其特征在于，包括： 在M臺(tái)并聯(lián)運(yùn)行的高壓發(fā)電機(jī)的總輸出端的零序電壓大于預(yù)設(shè)電壓時(shí)，獲取預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)第m臺(tái)所述高壓發(fā)電機(jī)的零序電壓信號(hào)和零序電流信號(hào)，當(dāng)前時(shí)間位于所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)，1≤m≤M； 從所述零序電壓信號(hào)和所述零序電流信號(hào)中提取出預(yù)設(shè)奇數(shù)數(shù)量的故障特征向量，所述故障特征向量為同一時(shí)刻從所述零序電壓信號(hào)和所述零序電流信號(hào)中提取的故障特征構(gòu)成的向量； 獲取各個(gè)所述故障特征向量的全局相關(guān)性并將全局相關(guān)性最大的所述故障特征向量確定為二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)的幾何中心網(wǎng)格的數(shù)據(jù)，所述全局相關(guān)性為各所述故障特征向量與剩余的所述故障特征向量之間的相關(guān)系數(shù)之和； 除已確定為所述二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)的所述故障特征向量外，獲取剩余的所述故障特征向量中分值最高的所述故障特征向量并確定為所述二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)中與所述幾何中心網(wǎng)格的距離最小的任一空白的網(wǎng)格的數(shù)據(jù)，并重復(fù)該步驟直至所有的所述故障特征向量均被確定，其中，所述故障特征向量與已確定的所有的所述故障特征向量的相對(duì)距離加權(quán)的相關(guān)系數(shù)的平均值和所述分值呈正相關(guān)； 將所述二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，判斷第m臺(tái)所述高壓發(fā)電機(jī)是否發(fā)生定子單相接地故障； 其中，根據(jù)打分公式對(duì)剩余的各個(gè)所述故障特征向量進(jìn)行打分，其中所述T為任一個(gè)剩余的所述故障特征向量，所述Te為已確定的第e個(gè)所述故障特征向量，所述A為所述二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)中與所述幾何中心網(wǎng)格的距離最小的任一空白的網(wǎng)格，所述Ae為所述Te的網(wǎng)格，所述n為已確定的所有的所述故障特征向量的數(shù)量，所述CorrT，Te為所述T和所述Te的相關(guān)系數(shù)，所述DistA，Ae為所述A和所述Ae的幾何中心連線長(zhǎng)度。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人長(zhǎng)沙理工大學(xué)，其通訊地址為：410114 湖南省長(zhǎng)沙市天心區(qū)萬(wàn)家麗南路二段960號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。