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公开(公告)号：CN111947903A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010650176.7
申请日：2020-07-08
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Abstract: 本发明属于核电维修技术领域，具体涉及一种振动异常定位方法及装置。对原始集合进行去除异常值处理和平滑处理，得到目标集合，原始集合包括多个原始振动数据，目标集合包括多个目标振动数据；根据目标集合，分析窗口的时长，以及滑动步长的时长，确定多个目标子集；确定各目标子集中的目标振动数据变化与时刻变化的皮尔逊相关系数；根据确定的多个皮尔逊相关系数，确定波动阈值；将大于波动阈值的皮尔逊相关系数所对应的时刻作为异常振动的时刻。本公开实施例能够准确定位到振动异常对应的时刻，在振动异常检测方面取得良好的效果，为机械设备的预警及诊断提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN118225435A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202211643432.5
申请日：2022-12-20
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G01M13/045 , G01P15/02 , G01N29/14 , G06N3/084 , G06N3/047 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及轴承故障诊断技术领域，具体公开了一种滚动轴承故障诊断装置及方法。该装置包括数据采集模块、信号处理模块和故障诊断模块，通过构建二维振动信号和二维声发射信号数据集、构建双边深度学习模型、训练模型、完成滚动轴承故障诊断。本发明将环境噪声考虑在内，无需像传统信号处理方法对振动信号和声发射信号进行滤波等操作，相比于传统方法，本发明鲁棒性更强，效果更好。
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公开(公告)号：CN111947903B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202010650176.7
申请日：2020-07-08
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Abstract: 本发明属于核电维修技术领域，具体涉及一种振动异常定位方法及装置。对原始集合进行去除异常值处理和平滑处理，得到目标集合，原始集合包括多个原始振动数据，目标集合包括多个目标振动数据；根据目标集合，分析窗口的时长，以及滑动步长的时长，确定多个目标子集；确定各目标子集中的目标振动数据变化与时刻变化的皮尔逊相关系数；根据确定的多个皮尔逊相关系数，确定波动阈值；将大于波动阈值的皮尔逊相关系数所对应的时刻作为异常振动的时刻。本公开实施例能够准确定位到振动异常对应的时刻，在振动异常检测方面取得良好的效果，为机械设备的预警及诊断提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN111664083B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202010474489.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明属于设备故障智能诊断领域，具体涉及一种基于贝叶斯网络的核电主泵故障诊断方法。本发明包括步骤一：确定贝叶斯网络各节点信息；步骤二：确定贝叶斯网络的结构；步骤三：确定贝叶斯网络的条件概率表；步骤四：贝叶斯诊断模型的输入；步骤五：诊断模型的应用。该方法结合主泵历史数据和人工经验对主泵传感器故障、工艺参数波动引起的振动异常以及主泵本体故障三大类故障进行诊断，减少现场的误报问题，提高主泵的检维修效率，保证主泵安全、可靠地运行。
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公开(公告)号：CN111667020A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010595294.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Abstract: 本发明属于机械故障预警领域，涉及一种核电旋转机械故障预警方法。在核电厂旋转机械工作过程中，单参数门限报警法无法全面、准确描述设备状态，是导致核电监测系统产生大量误报漏报的主要原因。本发明包括：步骤一：获取健康状态数据；步骤二：构建高维特征集合；步骤三：训练样本的划分；步骤四：训练iSMM；步骤五：确定报警阈值；步骤六：预警方法应用。本发明基于设备历史工况相似性原理和iSMM进行故障预警，摆脱了对故障样本的依赖，同时弥补了传统单参数门限报警法的缺陷，适用于核电站旋转机械的故障预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111664083A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010474489.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明属于设备故障智能诊断领域，具体涉及一种基于贝叶斯网络的核电主泵故障诊断方法。本发明包括步骤一：确定贝叶斯网络各节点信息；步骤二：确定贝叶斯网络的结构；步骤三：确定贝叶斯网络的条件概率表；步骤四：贝叶斯诊断模型的输入；步骤五：诊断模型的应用。该方法结合主泵历史数据和人工经验对主泵传感器故障、工艺参数波动引起的振动异常以及主泵本体故障三大类故障进行诊断，减少现场的误报问题，提高主泵的检维修效率，保证主泵安全、可靠地运行。
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公开(公告)号：CN113780566A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110694900.0
申请日：2021-06-23
Applicant: 核动力运行研究所
Abstract: 本发明属于设备故障智能诊断领域，具体涉及一种贝叶斯网络参数初始化方法。专家知识对贝叶斯网络参数只能进行大范围约束，需通过人为分析并不断计算才能得出贝叶斯网络参数，需耗费大量时间及精力。本发明包括如下三个步骤：步骤1：贝叶斯网络诊断模型的建立。步骤2：模拟故障样本库的生成。依据设备的专家知识形成诊断规则，再依据诊断规则得到模拟“征兆状态‑故障后验概率”组合，生成模拟故障样本库。步骤3：诊断模型条件概率的优化。本发明从专家知识中获取诊断模型的先验知识，并依据迭代学习的方法对贝叶斯网络诊断模型的条件概率参数进行学习，计算出符合已有先验知识下贝叶斯网络的初始化参数。
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公开(公告)号：CN114201848A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110694934.X
申请日：2021-06-23
Applicant: 核动力运行研究所
IPC: G06F30/20 , G06F16/215 , G06F17/18 , G06Q10/06
Abstract: 本专利涉及机械设备状态监测与故障诊断领域，具体涉及一种主泵振动数据与工艺参数的关联性分析方法。目前基于传统的皮尔逊相关系数关联分析方法仅仅反映两个随机变量之间的线性关系，而实际应用中大多数变量间属于非线性关系，使得传统的关联分析方法无能为力，因此非线性的关联分析方法在状态监测数据的分析中显得尤其重要。本发明主要包括步骤1：关联工艺参数集的确定；步骤2：分析参数的选取；步骤3：分析数据的预处理；步骤4：关联系数的计算；步骤5：关联性的排序。本发明通过计算振动状态与工艺参数之间的关联系数，找出与主泵振动最密切的工艺参数，从而实现对主泵运行状态的监测与调控。
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公开(公告)号：CN114139591A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110694947.7
申请日：2021-06-23
Applicant: 核动力运行研究所
Abstract: 本专利涉及机械设备状态监测与故障诊断领域，具体涉及一种机械设备状态预警方法。现有技术中基于固定门限报警方法缺陷的根源在于无法感知数据的数据变化趋势，数据的变化趋势发生改变往往是故障发生的早期信号。本方法包括五个步骤：步骤一：特征提取；步骤二：数据划分；步骤三：模型训练；步骤四：阈值自学习；步骤五：状态预警。本发明提供一种基于LSTM的机械设备状态预警方法，利用LSTM对机械设备正常状态数据建立预测模型并自学习报警阈值，当预测数据与真实数据间的差异超出自学习阈值则进行报警。
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公开(公告)号：CN113775880A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111139962.1
申请日：2021-09-28
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核霞浦核电有限公司
Abstract: 本发明具体涉及一种用于激光位移传感器的安装支架,包括导轨(3)、滑移臂(4)、转动臂(5)和基座(6)；所述滑移臂(4)左侧安装在导轨(3)上，所述滑移臂(4)右侧安装在转移臂(5)上，所述转移臂(5)右侧安装基座(6)，所述导轨(3)末端固定在厂房的立柱或者墙体上，所述激光位移传感器(7)固定在安装基座(6)表面。本发明提供的安装支架通过调节长度和角度，使激光位移传感器的投射激光垂直于被测件测点表面，可以满足不同的安装距离、安装角度的需求。
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