山東海納智能裝備科技股份有限公司朱凱獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉山東海納智能裝備科技股份有限公司申請的專利一種礦用電路故障自診斷方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120370097B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510854441.6,技術領域涉及:G01R31/08;該發明授權一種礦用電路故障自診斷方法及系統是由朱凱;王華東;張娜娜;謝勝卓;劉波設計研發完成,并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種礦用電路故障自診斷方法及系統在說明書摘要公布了:本申請提供一種礦用電路故障自診斷方法及系統。其中,該方法通過采集電纜的電流、電壓波形及三維振動信號,經自適應降噪和時序同步生成抗干擾數據;基于機械振動強度與電流瞬態速率的關聯動態調整波形截取窗口,從電流瞬態片段提取波峰斜率變化量,從電壓瞬態片段分離高頻諧波能量,并對振動信號進行時頻分析提取能量突增頻點,構建機械損傷頻譜特征集;將特征輸入時空關聯模型,驗證電流畸變與電壓異常的時空一致性生成復合特征;基于環境干擾因子動態修正故障閾值;最終根據電氣與機械特征的關聯強度輸出短路尖峰或斷路震蕩診斷結果。本申請實現礦用電纜在復雜工況下的精準故障自診斷。
本發明授權一種礦用電路故障自診斷方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種礦用電路故障自診斷方法,其特征在于,包括: 通過多維度傳感器組同步采集電纜的電流波形、電壓波形及三維振動信號,通過自適應降噪及潮濕粉塵環境下的時序同步傳輸,生成抗干擾數據集; 基于所述抗干擾數據集中的機械振動強度與電流瞬態速率的關聯,動態調整波形截取窗口以捕獲瞬態波形片段,從所述電流波形的瞬態波形片段中提取波峰斜率變化量,從所述電壓波形的瞬態波形片段中分離短路尖峰的諧波頻段能量,同時對所述三維振動信號進行時頻分析,生成機械損傷頻譜特征集; 將所述波峰斜率變化量、諧波頻段能量及機械損傷頻譜特征集輸入時空關聯模型,通過電流畸變特征與電壓異常特征的時空關聯驗證,生成復合特征向量; 基于所述復合特征向量中的環境干擾因子,結合電纜表面溫度及粉塵數據,動態修正故障特征數據庫中的閾值; 將所述復合特征向量與修正后的故障模式閾值進行多維度匹配計算,根據匹配結果中電氣特征與機械特征的關聯強度,確定故障診斷結果; 其中,基于所述抗干擾數據集中的機械振動強度與電流瞬態速率的關聯,動態調整波形截取窗口以捕獲瞬態波形片段,包括: 基于所述抗干擾數據集中的三維振動信號的振動強度檢測模塊,計算振動幅值的均方根值,并建立振動強度與電流瞬態速率的關聯關系表;當檢測到電流瞬態速率超過所述關聯關系表中當前振動強度區間對應的速率閾值時,從當前電流波形中選取預設時間范圍內的斜率突變點或局部極值點作為波形截取窗口的起始位置,其中,起始位置優先選取波谷點;根據所述均方根值與所述電流瞬態速率的比值,動態調整波形截取窗口的長度,其中所述比值增大時擴展窗口長度、減小時收縮窗口長度,且窗口長度限制在預設的上限和下限之間;對調整后窗口內的電流波形的幅值突變幅度和頻譜能量分布進行分析,若所述幅值突變幅度的值超過預設閾值且頻譜能量集中于高頻段,則捕獲電流波形作為瞬態波形片段; 其中,從所述電流波形的瞬態波形片段中提取波峰斜率變化量,從所述電壓波形的瞬態波形片段中分離短路尖峰的諧波頻段能量,同時對所述三維振動信號進行時頻分析,生成機械損傷頻譜特征集,包括: 從捕獲的所述電流波形的瞬態波形片段中,提取相鄰波峰間的幅值增量與時間增量的比值作為波峰斜率變化量;對捕獲的所述電壓波形的瞬態波形片段進行頻域分解,識別頻率高于基頻三倍且能量分布集中的頻段,計算選中頻段內各子頻帶的能量積分作為諧波頻段能量;對所述三維振動信號采用多分辨率分解方法進行時頻分析,提取各分解頻帶內振動能量突增的頻點集合,記錄所述頻點集合的頻率位置及能量增幅,生成由頻點分布與能量變化構成的機械損傷頻譜特征集; 其中,將所述波峰斜率變化量、諧波頻段能量及機械損傷頻譜特征集輸入時空關聯模型,通過電流畸變特征與電壓異常特征的時空關聯驗證,生成復合特征向量的過程中包括: 將所述波峰斜率變化量、諧波頻段能量及機械損傷頻譜特征集輸入特征融合模塊,按時間戳對齊規則進行數據重組,形成包含電流畸變特征、電壓異常特征及機械損傷特征的時空矩陣;從所述時空矩陣中提取電流畸變特征序列和電壓異常特征序列,按預設的時間窗口滑動規則對所述電流畸變特征序列和電壓異常特征序列進行分段截取,形成包含連續多個采樣點特征值的電流畸變特征段及電壓異常特征段;對同一時間窗口內的所述電流畸變特征段和電壓異常特征段進行逐點差異累積計算,通過動態調整所述電壓異常特征段的起始位置使兩者相位差異最小化,生成當前時間窗口內的時間偏移量; 其中,基于所述復合特征向量中的環境干擾因子,結合電纜表面溫度及粉塵數據,動態修正故障特征數據庫中的閾值,包括: 從所述復合特征向量中提取環境干擾因子,所述環境干擾因子由電纜表面溫度傳感器采集的溫度值與粉塵濃度監測值的乘積計算得到;根據所述環境干擾因子的大小,從故障特征數據庫中選擇包含溫度補償系數和粉塵衰減系數對應的修正系數表;將故障特征數據庫中的原始閾值與所述修正系數表中的溫度補償系數、粉塵衰減系數進行線性組合,生成動態修正后的閾值,其中,所述溫度補償系數與溫度值呈分段線性關系,所述粉塵衰減系數與粉塵濃度值呈指數衰減關系。
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