Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 深圳市广汇源环境水务有限公司陈清清获国家专利权

深圳市广汇源环境水务有限公司陈清清获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉深圳市广汇源环境水务有限公司申请的专利一种泵站断路器故障检测方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119375696B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411919439.4,技术领域涉及:G01R31/327;该发明授权一种泵站断路器故障检测方法及系统是由陈清清;梁昌盛;张凤坤;任威旭;彭木站;蒋伟;彭玉萍;吴兴松;杨茂勇;曾庆祥设计研发完成,并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

一种泵站断路器故障检测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及电力设备故障诊断技术领域,具体涉及一种泵站断路器故障检测方法及系统,包括以下步骤:S1:采集断路器运行过程中低于50Hz的振动信号;S2:对S1采集的振动数据进行预处理;S3:对S2预处理后的振动数据进行分析,提取断路器低频振动相关的特征参数;并将提取的特征参数构成特征向量;S4:对特征模式训练集进行训练,生成断路器故障模式识别模型;S5:将当前振动数据转换成实时特征向量,并输入S4生成的故障模式识别模型,判断断路器是否存在异常,并生成故障诊断报告。本发明,通过低频振动信号的精准提取与特征向量构建,结合优化的支持向量机故障模式识别模型,实现了断路器故障的高精度实时检测和可靠诊断。

本发明授权一种泵站断路器故障检测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种泵站断路器故障检测方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:在泵站断路器的指定部位安装低频振动传感器,采集断路器运行过程中低于50Hz的振动信号,形成初始振动数据; S2:对S1采集的初始振动数据进行预处理,包括去除噪声、滤波处理以及剔除异常数据,获得预处理后的振动数据; S3:对S2预处理后的振动数据进行分析,提取断路器低频振动相关的特征参数,所述特征参数包括振动幅值波动、低频谐波强度、共振频率偏移和非线性特性;并将提取的特征参数构成特征向量; 所述S3具体包括: S31:对S2预处理后的振动数据,按时间窗口分段,计算每段内振动信号的幅值范围,并对所有时间窗口的幅值范围求均值与标准差,作为振动幅值波动的特征参数; S32:对S2预处理后的振动信号进行快速傅里叶变换,提取频谱中的频率成分,并计算低于10Hz的各频率分量的幅值平方和,作为低频谐波强度的特征参数; S33:在S32的频谱分析基础上,确定振动信号中幅值最大的频率点,作为共振频率;将该共振频率与断路器正常工作时的基准共振频率进行比较,计算频率偏移量,作为共振频率偏移的特征参数; S34:利用希尔伯特黄变换对S2预处理后的振动信号进行非线性分析,分解得到若干固有模态函数IMF,并计算IMF能量占比及峭度,作为振动信号的非线性特性的特征参数; S35:将S31至S34提取的特征参数按照固定顺序排列,包括振动幅值波动、低频谐波强度、共振频率偏移和非线性特性,形成四个维度的特征向量,每个维度对应一个特征参数; S4:利用历史断路器运行数据和历史故障数据建立特征模式训练集,并结合S3中的特征向量,采用支持向量机算法对特征模式训练集进行训练,生成断路器故障模式识别模型; S5:将当前振动数据转换成实时特征向量,并输入S4生成的故障模式识别模型,判断断路器是否存在异常;当检测到异常模式时,输出故障识别结果并记录对应的特征参数,并生成故障诊断报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人深圳市广汇源环境水务有限公司,其通讯地址为:518003 广东省深圳市罗湖区黄贝街道沿河北路1002号瑞思大厦C座四楼整层;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。