一种基于极限学习机信息融合的输油管道泄漏检测方法

    公开(公告)号:CN108730776B

    公开(公告)日:2020-07-14

    申请号:CN201810650725.3

    申请日:2018-06-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机信息融合的输油管道泄漏检测方法,包括以下步骤:S1:采集管道泄漏实验的历史数据作为初始训练样本;S2:分别对历史数据中的流量信息和压力信息进行特征值提取计算后得到信息融合特征数据;S3:将得到的信息融合特征数据作为输入信息,利用极限学习机方法建立管道泄漏的检测模型;S4:验证检测模型的准确性;S5:将待检测管道的流量信息和压力信息进行信号特征提取计算后得到的信息融合特征数据输入最终检测模型,输出待检测管道状态分类结果。本发明采集管道流量信息和压力信息,进行特征值提取计算得到信息融合特征数据作为训练样本,涵盖了信号的主要特征,减少了极限学习机方法的运算量。

    一种风电齿轮齿面缺陷修复方法

    公开(公告)号:CN110241410B

    公开(公告)日:2020-04-07

    申请号:CN201910392850.3

    申请日:2019-05-13

    Abstract: 本发明一种风电齿轮齿面缺陷修复方法属于激光熔覆再制造技术领域,涉及一种风电齿轮齿面缺陷修复方法。该方法利用机械加工方法将待修复齿轮的所有齿面缺陷去除,使每个齿加工出的表面平行于轮齿齿面上渐开线端点的连线;再通过待修复齿轮的压力角计算得到待修复齿面与其所在齿中心轴线的夹角,通过待修复齿轮的齿数计算得到待修复齿面所在齿中心轴线与水平基面的夹角和待修复齿面与水平基面的夹角;依次将激光头倾斜,使其与待修复齿面与水平基面的夹角竖直;使用最佳工艺参数对待修复齿轮的齿面进行修复。该方法实现了对大型风电齿轮齿面缺陷的连续性修复,使熔覆层高度基本保持一致,提高了激光熔覆技术对齿轮进行齿面缺陷修复的应用范围。

    一种基于极限学习机信息融合的输油管道泄漏检测方法

    公开(公告)号:CN108730776A

    公开(公告)日:2018-11-02

    申请号:CN201810650725.3

    申请日:2018-06-22

    CPC classification number: F17D5/02

    Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机信息融合的输油管道泄漏检测方法,包括以下步骤:S1:采集管道泄漏实验的历史数据作为初始训练样本;S2:分别对历史数据中的流量信息和压力信息进行特征值提取计算后得到信息融合特征数据;S3:将得到的信息融合特征数据作为输入信息,利用极限学习机方法建立管道泄漏的检测模型;S4:验证检测模型的准确性;S5:将待检测管道的流量信息和压力信息进行信号特征提取计算后得到的信息融合特征数据输入最终检测模型,输出待检测管道状态分类结果。本发明采集管道流量信息和压力信息,进行特征值提取计算得到信息融合特征数据作为训练样本,涵盖了信号的主要特征,减少了极限学习机方法的运算量。

    一种齿轮修复防干涉专用激光送粉头

    公开(公告)号:CN109226764B

    公开(公告)日:2020-01-24

    申请号:CN201811371528.4

    申请日:2018-11-19

    Abstract: 一种齿轮修复防干涉专用激光送粉头,属于激光熔覆增材修复领域,涉及一种齿轮修复防干涉专用激光送粉头,针对失效齿轮并利用激光熔覆技术进行修复时,防止发生干涉行为的同轴送粉专用激光头。该专用激光送粉头采用原有激光头组成结构的进气通道、送粉通道、水冷通道、激光束通道,激光送粉头组成结构中增加了丝杠、螺母、齿轮和齿形带机械结构组成的垂直移动单元和水平移动单元,以及激光头的柔性伸缩结构。该专用激光头及采用的激光熔覆技术进行修复时,解决了对失效齿轮进行修复时的干涉问题,提高了激光熔覆对齿轮进行修复的应用范围,在一定程度上节省了大量的金属材料和社会成本,提高了齿轮的使用寿命。

    一种输油管道泄漏检测方法及装置

    公开(公告)号:CN107917341A

    公开(公告)日:2018-04-17

    申请号:CN201610881635.6

    申请日:2016-10-09

    Abstract: 本申请实施例公开了一种输油管道泄漏检测方法及装置。所述方法包括:利用重采样技术,得到扩展的压力信号样本集,包括训练样本集和测试样本集;利用所述训练样本集中的压力信号样本的特征值和压力信号样本对应的工况类型信息,训练最小二乘支持向量分类机,得到最小二乘支持向量分类机诊断模型;利用所述测试样本集,测试所述诊断模型的诊断精度;利用所述训练好的最小二乘支持向量分类机诊断模型,检测管道是否发生泄漏。利用本申请各个实施例,可以有效减少误判事件的发生,提高输油管道泄漏检测结果的可靠性和准确度。

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