一种核电用汽轮机油品在线监测分析系统与方法

    公开(公告)号:CN110397476B

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN201910760566.7

    申请日:2019-08-16

    摘要: 本发明公开了一种核电用汽轮机油品在线监测分析系统,包括油品在线监测机柜、DCS系统和监控中心,其中,油品在线监测机柜用于对汽轮机油箱的润滑油进行分析化验,生成汽轮机润滑油油品在线监测数据;DCS系统用于将汽轮机润滑油油品在线监测数据发送至监控中心;监控中心包括基础数据分析模块、预警模块和故障诊断模块,基础数据分析模块用于对汽轮机润滑油油品在线监测数据进行计算分析;预警模块用于监测基础数据分析模块的分析结果,在汽轮机润滑油油品在线监测数据异常时,生成报警信息;故障诊断模块用于根据异常监测数据,利用故障树生成初步诊断结果。本发明改造风险小;对参数异常可及时通知;可准确提供初步诊断结果。

    一种核电用汽轮机油品在线监测分析系统与方法

    公开(公告)号:CN110397476A

    公开(公告)日:2019-11-01

    申请号:CN201910760566.7

    申请日:2019-08-16

    摘要: 本发明公开了一种核电用汽轮机油品在线监测分析系统,包括油品在线监测机柜、DCS系统和监控中心,其中,油品在线监测机柜用于对汽轮机油箱的润滑油进行分析化验,生成汽轮机润滑油油品在线监测数据;DCS系统用于将汽轮机润滑油油品在线监测数据发送至监控中心;监控中心包括基础数据分析模块、预警模块和故障诊断模块,基础数据分析模块用于对汽轮机润滑油油品在线监测数据进行计算分析;预警模块用于监测基础数据分析模块的分析结果,在汽轮机润滑油油品在线监测数据异常时,生成报警信息;故障诊断模块用于根据异常监测数据,利用故障树生成初步诊断结果。本发明改造风险小;对参数异常可及时通知;可准确提供初步诊断结果。

    一种基于深度神经网络的设备健康状况评估方法和装置

    公开(公告)号:CN109829538A

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201910150890.7

    申请日:2019-02-28

    IPC分类号: G06N3/04 G06N3/08 G01M99/00

    摘要: 本发明公开了一种基于深度神经网络的设备健康状况评估方法和装置。所述方法包括:将待测设备模拟运行在不同的工作状态下,并获取不同工作状态下对应的振动频域信号;随机选取预设数量的振动频域信号作为样本数据,并采用DAE算法,来训练预设的深度神经网络;采用训练好的深度神经网络,来评估待测设备的健康状态。本发明提供的方法,结合设备大数据的特点与深度神经网络的优势,可以同时完成设备大数据故障特征自适应提取和设备健康状况的识别,还可以自适应地提取健康状况信号频谱中蕴含的故障信息,取得了较高的设备健康评估精度,更能表征设备数据内部隐藏的复杂多变的特性,在面对复杂的监测诊断任务时,可以更准备地识别设备健康状况。

    基于知识图谱的核电厂故障诊断及展示方法、系统、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN118965063A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411005600.7

    申请日:2024-07-25

    摘要: 本发明涉及基于知识图谱的核电厂故障诊断及展示方法、系统、电子设备和存储介质,包括以下步骤:对待监测关键设备进行实时监测,并获取待监测关键设备的实时信息;基于实时信息判断待监测关键设备是否出现异常预警;若出现异常预警,则识别待监测关键设备的故障数据特征;获取知识库中相关的知识图谱模型并调用;基于相关的知识图谱模型和故障数据特征进行复杂知识分解及推理,获得故障诊断结果;对故障诊断结果进行展示。本发明通过针对关键设备形成完整可靠的故障诊断推理模型;在此基础上,针对故障诊断可解释性需求,利用知识图谱方法实现故障推理结果可视化展示,以满足模型的通用性和实用性,为运维人员提供故障处理建议。