[发明专利]基于振动速度传感器波形采集的杆塔螺栓松动判别方法有效
| 申请号： | 201910558201.6 | 申请日： | 2019-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN110296802B | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 吴限;才源;罗艳红;李翔宇;傅帅;杨东升;施大鹏;周博文;李妍;彭海英;王根;聂秋博 | 申请（专利权）人： | 国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司;东北大学 |
| 主分类号： | G01M7/02 | 分类号： | G01M7/02;G01M13/00;G01H17/00;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人： | 陈曦 |
| 地址： | 125000 *** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明的一种基于振动速度传感器波形采集的杆塔螺栓松动判别方法，包括如下步骤：步骤1：通过振动速度传感器预先采集多组螺栓松动振动信号和螺栓紧固振动信号作为训练集；步骤2：将训练集中的振动信号去除奇异值并进行RLS滤波处理；步骤3：建立一维卷积神经网络模型，通过训练集对卷积神经网络模型进行训练；步骤4：通过训练好的神经网络模型判断螺栓松动情况。该方法可有效地解决通过人工检测杆塔螺栓松动情况费时、费力的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 振动 速度 传感器 波形 采集 杆塔 螺栓 松动 判别 方法 | ||
【主权项】：
1.基于振动速度传感器波形采集的杆塔螺栓松动判别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过振动速度传感器预先采集多组螺栓松动振动信号和螺栓紧固振动信号作为训练集；步骤2：将训练集中的振动信号去除奇异值并进行滤波处理；步骤3：建立一维卷积神经网络模型，通过训练集对卷积神经网络模型进行训练；步骤4：通过训练好的神经网络模型判断螺栓松动情况。
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