(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111428128.4 (22)申请日 2021.11.29 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113836756 A (43)申请公布日 2021.12.24 (73)专利权人 山东华尚电气有限公司 地址 272501 山东省济宁市汶上县经济开 发区宁民路5 555号 (72)发明人 陈尔奎　毕永丽　陈煊之　刘晶　 张树兰　 (74)专利代理 机构 青岛致嘉知识产权代理事务 所(普通合伙) 3723 6 代理人 吴杉 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01)G06F 30/27(2020.01) G01R 31/62(2020.01) H01F 41/02(2006.01) G06F 119/08(2020.01) (56)对比文件 CN 110909931 A,2020.0 3.24 CN 113503915 A,2021.10.15 CN 113449642 A,2021.09.28 CN 113361803 A,2021.09.07 CN 113487068 A,2021.10.08 CN 110348534 A,2019.10.18 CN 110598615 A,2019.12.20 审查员 焦天栋 (54)发明名称 一种立体卷铁心变压器的退火工艺智能监 测方法及系统 (57)摘要 本发明涉及退火工艺监测技术领域， 具体涉 及一种立体卷铁心变压器的退火工艺智能监测 方法及系统。 该方法包括： 采集预设时间段的参 数序列， 拟合出多条参数曲线； 将参数曲线进行 经验模态分解， 得到多个内涵模态分量， 选取目 标内涵模态分量， 根据每个剩余内涵模态分量恢 复能力的大小计算目标内涵模态分量的重要程 度指标； 获取重构参数曲线； 截取参数子曲线， 获 取参数子曲线对应的标准变化曲线， 计算参数子 曲线和标准变化曲线的曲线差异； 获取参数曲线 对应的噪声曲线， 并预测下一时刻的噪声信号， 根据曲线差异和下一时刻 的噪声信号获取预警 指标， 当预警指标小于预警阈值时， 生成预警信 息。 本发明实施例能够避免监测时的误检测， 提 高预警响应的及时性。 权利要求书1页 说明书6页 附图1页 CN 113836756 B 2022.03.18 CN 113836756 B 1.一种立体卷铁心变压器的退火工艺智能监测方法， 其特征在于， 该方法包括以下步 骤： 采集预设时间段的退火工艺 参数序列， 拟合出多条参数曲线； 对于每条所述参数曲线， 将所述参数曲线进行经验模态分解， 得到多个 内涵模态分量， 选取目标内涵模态分量， 根据剩余内涵模态分量恢复能力的大小计算所述目标内涵模态分 量的重要程度指标； 按照重要程度指标的大小顺序选取预设数量的所述内涵模态分量， 叠加得到重构参数 曲线； 以当前时刻作为截止时刻， 向前截取预设时间段的所述重构参数曲线作为参数子曲 线， 获取所述参数子曲线对应的标准变化 曲线， 计算所述参数子曲线和所述标准变化 曲线 的曲线差异； 获取所述参数曲线对应的噪声曲线， 并预测下一时刻的噪声信号， 根据所述曲线差异 和下一时刻的噪声信号 获取预警指标， 当所述预警指标小于预警 阈值时， 生 成预警信息； 其 中所述噪声曲线的获取步骤包括： 获取所述参数曲线经过经验模态分解后遗留的残差曲 线， 将其与未参与获取 所述重构参数曲线的内涵模态分量相叠加， 得到所述噪声曲线。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述重要程度指标的获取步骤 包括： 利用所有所述剩余内涵模态分量获取最优恢 复曲线， 计算所述最优恢 复曲线与对应的 所述参数曲线之间的欧氏距离， 通过对所述欧氏距离进行指数映射获取所述重要程度指 标。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述 最优恢复曲线的获取 过程为： 对每个所述剩余内涵模态分量分配一个随机权重， 得到对应的恢复曲线， 当所述恢复 曲线与对应的所述 参数曲线之间的欧氏距离最小时， 该恢复曲线为所述 最优恢复曲线。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述重要程度指标的获取步骤 还包括： 根据所述剩余内涵模态分量的获取时序为所述重要程度指标 添加系数。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述噪声信号的预测过程 为： 将所述噪声曲线输入时间卷积网络， 输出 下一时刻的所述噪声信号。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述预警指标的获取 过程为： 将所述噪声信号进行对数函数的映射作为所述曲线差异的影响系数， 所述噪声信号与 所述影响系数呈正相关关系； 根据所述影响系数与所述曲线差异的乘积获取所述预警指 标， 所述乘积与所述预警指标 呈负相关 关系。 7.一种立体卷铁心变压器的退火工艺智能监测系统， 包括存储器、 处理器以及存储在 所述存储器中并可在所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述 计算机程序时实现如权利要求1~6任意一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 113836756 B 2一种立体卷铁心变压器的退火工艺智能监测方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及退火工艺监测技术领域， 具体涉及一种立体卷铁心变压器的退火工艺 智能监测方法及系统。 背景技术 [0002]退火是一种对材料的热处理工艺， 指的是将材料缓慢加热到一定温度， 保持足够 时间， 然后以适宜 速度冷却。 [0003]立体卷铁心变压器是制造和运行双节能型高可靠性的变压器， 所带来的低运行成 本和社会效益极其显著。 在立体卷铁心变压器的生产过程中， 铁心的加工是关键的工序之 一， 其中铁心的退火和浸漆烘干工艺则是最为关键的工序， 对变压器的性能、 制作起关键作 用。 [0004]现有退火工艺监测通常是对于退火工艺参数采用阈值比较的方式监测并进行异 常预警， 由于传感器设备精度等因素影响， 工艺参数可能存在瞬时或极短时间内的波动， 进 而导致超过所预设的阈值范围， 使监测模块出现误检测， 影响工作效率。 发明内容 [0005]为了解决上述技术问题， 本发明的目的在于提供一种立体卷铁心变压器的退火工 艺智能监测方法及系统， 所采用的技 术方案具体如下： [0006]第一方面， 本发明一个实施例提供了一种立体卷铁心变压器的退火工艺智能监测 方法， 该方法包括以下步骤： [0007]采集预设时间段的退火工艺 参数序列， 拟合出多条参数曲线； [0008]对于每条所述参数曲线， 将所述参数曲线进行经验模态分解， 得到多个内涵模态 分量， 选取目标内涵模态分量， 根据每个剩余内涵模态分量恢复能力的大小计算所述 目标 内涵模态分量的重要程度指标； [0009]按照重要程度指标的大小顺序 选取预设数量的所述内涵模态分量， 叠加得到重构 参数曲线； 以当前时刻作为截止时刻， 向前截取预设时间段的所述重构参数曲线作为参数 子曲线， 获取所述参数子曲线对应的标准变化 曲线， 计算所述参数子曲线和所述标准变化 曲线的曲线差异； [0010]获取所述参数曲线对应的噪声 曲线， 并预测下一时刻的噪声信号， 根据所述曲线 差异和下一时刻的噪声信号获取预警指标， 当所述预警指标小于预警阈值时， 生成预警信 息。 [0011]优选的， 所述重要程度指标的获取步骤 包括： [0012]利用所有所述剩余内涵 模态分量获取最优恢复曲线， 计算所述最优恢复曲线与对 应的所述参数曲线之间的欧氏距离， 通过对所述欧氏距离进 行指数映射 获取所述重要程度 指标。 [0013]优选的， 所述 最优恢复曲线的获取 过程为：说　明　书 1/6 页 3 CN 113836756 B 3