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公开(公告)号：CN113530619A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110951241.4
申请日：2021-08-18
Applicant: 浙江大学
IPC: F01D21/14 , F01D21/00 , F01D25/18 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于润滑油系统参数相关性分析的汽机跳机征兆捕捉方法，该方法可根据润滑油系统润滑油压力及与其相关的运行参数历史数据，在线捕捉到可能发生的跳机异常。而且由于本发明的基于润滑油系统运行参数相关性分析的汽轮机润滑油压低跳机征兆捕捉方法是根据运行参数的相关关系是否发生异常变化来进行跳机前异常征兆捕捉的，计算简单，容易实现，泛化能力强。这种基于相关性系数的方法不需要增加额外的检测设备，也不需要针对汽轮机润滑油系统建立复杂的物理模型，只需要润滑油压力和与润滑油压力相关的机组运行参数的历史数据就能完成跳机前异常征兆捕捉模型的建立，大大提高首次检测到跳机异常的时间。
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公开(公告)号：CN112983570A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110301867.0
申请日：2021-03-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相关性的汽轮机轴承温度高跳机征兆捕捉方法及装置。该方法结合目标轴承温度及与其相关的运行参数能够在线捕捉到可能发生的跳机异常。本发明不需要增加额外的检测设备，也不需要针对汽轮机轴承建立复杂的物理模型，只需要目标轴承温度运行参数和与目标轴承温度相关的机组运行参数的历史数据就能完成跳机前异常征兆捕捉模型的建立，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN110018670B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910244877.8
申请日：2019-03-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明公开了一种基于动态关联规则挖掘的工业过程异常工况预测方法，可应用于工业过程的故障预测与健康管理。本发明利用滑动窗口的方式挖掘工业设备运行参数动态关联规则，并将其引入工业过程异常工况预测中。本发明考虑关联规则的时间特性，利用滑动窗口限制数据长度，提出一种用于两两运行参数动态关联规则挖掘的关联规则挖掘算法，随后将关联规则挖掘结果引入小波神经网络预测中，以动态关联规则不断更新网络，以获得更为准确的预测结果。对于工程上的故障预测和健康管理有重大应用价值。
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公开(公告)号：CN106124957B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610569572.0
申请日：2016-07-19
Applicant: 浙江大学 , 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G01R31/26
Abstract: 本发明公开了一种绝缘栅双极型晶体管退化的在线监测方法，可应用于监测IGBT在实际工作过程中的退化程度，从而在其失效前进行预警。该在线监测方法包括：IGBT不退化情况下，对待测IGBT进行温度实验，测得待测IGBT不同结温下表征IGBT结温水平的结温指标——不变压降和表征IGBT退化程度的退化指标——导通电阻，计算相同结温变化下退化指标变化量与结温指标变化量的比例系数；IGBT退化情况下，在线测得结温指标和退化指标，结合正常情况下由温度实验得出的比例系数，对退化指标进行去结温影响的优化，根据优化后的退化指标来监测待测IGBT的退化程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107145645A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710257820.2
申请日：2017-04-19
Applicant: 浙江大学 , 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提出一种带不确定冲击的非平稳退化过程剩余寿命预测方法，属于可靠性工程技术领域。本发明将冲击效应与连续退化过程结合起来，从而更加合理地刻画实际退化过程。在状态估计阶段，本发明提出了新的在线状态估计算法以识别真实的系统状态并为后续的剩余寿命预测提供必要的支持。在参数估计阶段，本发明采用期望最大化算法来获得模型中的未知参数。针对剩余寿命预测，本发明同时考虑了状态估计的不确定性与冲击效应的影响，以解析表达式给出剩余寿命预测分布的概率密度函数和累积概率密度函数。本发明提出的模型更符合实际退化情况，能够获得更加准确的在线剩余寿命预测结果，对于工程上的故障预测和健康管理有重大意义。
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公开(公告)号：CN105868557A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610188456.4
申请日：2016-03-29
Applicant: 浙江大学 , 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16Z99/00
Abstract: 本发明公开了一种两阶段退化情况下的设备剩余寿命预测方法，可应用于机械设备以及电力电子器件的在线寿命预测及健康管理。本发明采用维纳过程模型作为对象的基本退化模型，将退化漂移系数扩展为状态，并用封闭斜维纳过程去描述。为了克服一般维纳过程的马尔可夫特性而引起的预测偏差，本发明提出了新的算法。针对在线预测阶段的状态估计，本发明提出了迭代滤波算法来获得更新状态的解析表达式。在参数估计上，本发明提出了两阶段的参数估计算法。利用更新状态和参数，本发明获得了关于剩余寿命预测结果的解析表达式。本发明提出的模型更符合一般退化规律，能够获得更加准确的在线剩余寿命预测结果，对于工程上的故障预测和健康管理有重大意义。
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公开(公告)号：CN102932840B
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201210458966.0
申请日：2012-11-14
Applicant: 浙江大学
IPC: H04W28/02 , H04L12/863
Abstract: 本发明公开了一种基于速率和队列长度的无线路由器主动队列管理方法。本发明共包括四个模块：入队模块，出队模块，更新模块和丢弃模块，根据缓存器入队速率和出队速率估计值，以及缓存器队列实时长度来控制调整数据分组丢弃概率，并同时利用缓存区入队速率和出队速率估计值来调整数据分组丢弃概率更新时间。本发明具有高适应性和高鲁棒性，在动态复杂的有线-无线异构网络环境下，具备在保证较高的链路利用率的条件下减小端到端时延的特点。
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公开(公告)号：CN103064010B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310006850.8
申请日：2013-01-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于希尔伯特-黄变换的模拟电路故障元件参数估计方法。本发明的前提是已经定位单个故障元件，给待测电路施加一个正弦激励信号，以电路的输出端作为测试点；首先通过计算机仿真得到元件参数和相应输出信号的Hilbert边际谱总能量的关系，并拟合出关系曲线方程，补偿误差后可得到实际电路中故障元件的参数估计方程。将实际测量得到的测试点信号经希尔伯特-黄变换分析计算，得到相应的Hilbert边际谱总能量值，代入参数估计方程并求解即可得到参数值。本方法简单有效，对于线性模拟电路和非线性模拟电路均适用，故障参数估计精度可达95%以上，且只需要一个可及测试节点，适合于实际工程应用。
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公开(公告)号：CN202127875U
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN201120169926.5
申请日：2011-05-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种煤矿井下使用的智能头盔，由头盔本体与智能腰带盒组成，头盔本体上设有矿灯、多传感器探头、矿用摄像头和液晶显示屏，智能腰带盒内设有矿灯电源单元和智能头盔信息单元。智能头盔信息单元由现场数据采集模块、数据处理监控模块、无线通信模块和电源模块组成，并与头盔本体上的多传感器探头、矿用摄像头和液晶显示屏连接，实时采集井下环境中的瓦斯浓度、一氧化碳浓度、粉尘浓度、温度、湿度与视频信号，进行现场显示、报警和存储，并可以通过无线通信模块将处理后的数据通过RFID方式或蓝牙方式发送到井下通讯分站，同时还可运用无线通信模块射频芯片自带的RSSI功能实现人员的定位。本实用新型的智能头盔可供煤矿井下使用，实现对井下作业环境的泛在感知和生产盲区的巡检，为矿井安全生产提供有力的保障。
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