基于多维参数估计的设备在线监测方法及装置

    公开(公告)号:CN112629585A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011388541.8

    申请日:2020-12-02

    摘要: 本发明实施例提供一种基于多维参数估计的设备在线监测方法及装置,所述方法包括:选定与设备性能相关的传感器检测信号,并获取传感器检测信号的历史数据,根据历史数据建立初始状态矩阵;对初始状态矩阵进行预设的数据处理,得到处理后的最终状态矩阵;获取设备的实时运行参数,根据实时运行参数和最终状态矩阵进行相似度计算,得到设备的估计参数值;将实时运行参数和估计参数值进行残差计算,并通过残差计算的结果对设备进行监控预警。采用本方法通过多维参数估计的技术,使得报警机制先天的利用了设备多维传感器的信息,综合判断来进行报警,优于传统的基于单参数的报警机制,使得报警的结果准确度更高,虚警或漏警概率较低。

    一种基于改进稀疏字典的旋转设备故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN114136604B

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202111442076.6

    申请日:2021-11-30

    摘要: 本发明提供一种基于改进稀疏字典的旋转设备故障诊断方法及系统,涉及核电安全管理技术领域,方法包括:S1:获取振动信号,对振动信号进行k层小波包分解,得到2的k次方个等频段的分量信号;S2:构造过完备原子库,得到过完备原子库中的稀疏系数,得到重构稀疏表达,并对各分量信号进行单支重构;S3:计算各分量信号的冲击稀疏度,并根据冲击稀疏度实现分量信号重构;S4:对重构后的各分量信号进行特征提取,根据振动信号的故障类型建立模型,进行故障识别。本发明通过改进稀疏字典方法进行故障信号提取,保留关键特征信号,并根据故障类型建立不同故障模型,最后根据分类方法实现故障诊断,有效提高设备故障诊断准确率。

    一种基于改进稀疏字典的旋转设备故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN114136604A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111442076.6

    申请日:2021-11-30

    摘要: 本发明提供一种基于改进稀疏字典的旋转设备故障诊断方法及系统,涉及核电安全管理技术领域,方法包括:S1:获取振动信号,对振动信号进行k层小波包分解,得到2的k次方个等频段的分量信号;S2:构造过完备原子库,得到过完备原子库中的稀疏系数,得到重构稀疏表达,并对各分量信号进行单支重构;S3:计算各分量信号的冲击稀疏度,并根据冲击稀疏度实现分量信号重构;S4:对重构后的各分量信号进行特征提取,根据振动信号的故障类型建立模型,进行故障识别。本发明通过改进稀疏字典方法进行故障信号提取,保留关键特征信号,并根据故障类型建立不同故障模型,最后根据分类方法实现故障诊断,有效提高设备故障诊断准确率。

    一种基于信息融合技术的设备故障诊断系统及方法

    公开(公告)号:CN112396197A

    公开(公告)日:2021-02-23

    申请号:CN202011509363.X

    申请日:2020-12-18

    摘要: 本发明涉及设备故障诊断技术领域,具体为一种基于信息融合技术的设备故障诊断系统及方法。一种基于信息融合技术的设备故障诊断系统,包括故障案例库建立模块,将已发生的故障案例以案例基本信息、案例故障征兆和案例故障结论的方式进行存储以建立故障案例库;故障规则库建立模块,将获取的规则以故障征兆和故障结论的方式进行存储以建立故障规则库。本申请系统及方法能够提高对真正故障原因的判断的准确性,即在诊断出的可能故障结论中不遗漏掉真正的故障原因,同时,对真正的故障原因能够给出比较明确的提示;在使用过程中,能够实现更加高效的排故方式,即减少对人的经验的依赖,减少由于人的操作导致的故障推理困难或者推理不准确。