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公开(公告)号：CN115897702A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211293181.2
申请日：2022-10-21
Applicant: 中国核电工程有限公司
Abstract: 本发明属于核电站水下作业设备技术领域，具体涉及一种用于核电站抽水口的水下清理设备及清理方法，水下清理设备(1)包括设有水下液压控制装置(17)的主体(2)，设置在主体(2)前端的水下清理装置(7)，水下清理装置(7)能够随主体(2)部署到核电站的抽水口附件的环境水域中并依靠水下液压控制装置(17)提供的动力对水中的杂物进行清理。通过水下清理装置(7)中的铲收结构(8)将杂物铲起，在核电站抽水口的海底，甲壳类生物很多，通过铲收结构(8)可以很好地将附着在海底的甲壳类生物清理，铲起之后通过搅碎结构(10)搅碎，再通过收集结构(14)集中到一起进行处理，清理干净便捷，无需人员下水操作，避免危害到人身安全。
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公开(公告)号：CN114548154A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210072680.2
申请日：2022-01-21
Applicant: 中国核电工程有限公司
Abstract: 本发明涉及一种重要厂用水泵智能诊断的方法及装置，该方法包括：S1：采集不同工况下重要厂用水泵的振动信号，得到包含不同故障状态的振动信号的样本点；S2：对样本点进行小波阈值去噪预处理；S3：建立故障博弈模型为故障诊断代理提供观察、行动和获得奖励的交互式环境；S4：通过堆叠自编码神经网络对多个隐藏层降维和特征提取，利用BP神经网络对初始参数进行优化，得到一个具有特征提取和模式识别功能的深度神经网络模型；S5：输出诊断结果。本发明可以根据不同状态的振动信号，通过设计故障诊断博弈环境，将强化学习与深度学习相结合能够有效建立深度神经网络模型，实现智能诊断化，并且有较好的诊断效果。
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公开(公告)号：CN118033416A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410226960.3
申请日：2024-02-28
Applicant: 中国核电工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于电流信号的电机故障诊断方法和装置。该方法包括：首先，获取电机的三相电流信号；其次，对三相电流信号进行预处理，以获得对应的时域样本集和时频域样本集；然后，利用时域样本集训练得到三相电流信号的时域分类模型，再利用时频域样本集训练得到三相电流信号的时频域分类模型；接下来，基于AdaBoost技术，将时域分类模型和时频域分类模型融合成电机故障诊断模型；最后，获取待检测电机电流信号，并将待检测电机电流信号输入至电机故障诊断模型，以确定电机故障类型。本发明实施例的基于电流信号的电机故障诊断方法和装置，可更精准地描述电流的时变特性，有效提升训练速度，并融合得到强分类模型，有效提高电机故障的诊断准确率。
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公开(公告)号：CN119226883A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411288050.4
申请日：2024-09-13
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2135 , G06F18/21 , G06N3/0442 , F04D27/00
Abstract: 本发明涉及机械故障诊断和计算机人工智能技术领域，具体涉及水泵口环磨损诊断及磨损程度预测方法、装置及存储介质。方法包括：获取水泵的运行数据；基于运行数据计算的运行特征判断水泵是否发生口环磨损故障；当发生口环磨损故障时，采用主成分分析对运行特征进行降维，得到磨损趋势特征；基于预构建的口环磨损程度预测模型对磨损趋势特征进行处理，得到口环磨损程度。本实施例先根据口环运行时的数据提取的运行特征进行口环故障诊断，在确定存在故障时，采用主成分分析对运行特征进行降维处理，得到磨损趋势特征，由此采用预构建的口环磨损程度预测模型进行口环磨损预测，实现了口环磨损程度的准确预测，也为口环更换的时间周期提供了数据基础。
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公开(公告)号：CN113255097B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110368374.9
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F16/2457 , G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开一种冷源取水系统的定制平台，包括资料库、输入模块和匹配模块。资料库，用于存储冷源取水系统定制所需的设备的设备信息，设备信息包括设备名称、设备功能、设备的设计运行参数。输入模块，用于接收用户输入的目标冷源取水系统的定制参数需求。匹配模块，与资料库和输入模块连接，用于从资料库匹配出可满足定制参数需求的设备集合，以构成目标冷源取水系统的配置方案。相应地，还提供一种冷源取水系统的定制方法。该平台和方法能够基于不同厂址条件、安全性要求等定制参数自动进行冷源取水系统的智能化设计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118167665A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410418272.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: F04D15/00
Abstract: 本发明公开了一种水泵运行状态的确定方法和装置。该方法包括：首先，获取水泵在不同运行工况下的第一振动数据；其次，根据实测正常数据和异常数据生成第一样本集；然后，根据异常数据生成第二样本集；接下来，分别从第一训练集和第二训练集中提取至少两种预设类型的信号特征；然后，根据至少两种预设类型的信号特征建立SVDD模型和SVM模型；接下来，利用SVDD模型对水泵进行监测，并输出水泵的运行状态。当监测结果正常时，保持对水泵进行监测；当监测结果异常时，利用SVM模型确定水泵的故障类型。本发明实施例的水泵运行状态的确定方法和装置，能够建立更加全面的SVDD模型和SVM模型，并实现了水泵早期故障的准确监测和具体故障的精准识别。
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公开(公告)号：CN117540878A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311789996.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06V10/764 , G06T3/4007 , G06Q50/26 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的海冰冰情风险等级的预测方法及系统，该方法包括：获取历史海冰冰情数据，并利用所述历史海冰冰情数据建立海冰冰情风险预测人工智能模型；实时监测并获取目标海域范围内的冰情信息；对所述冰情信息进行预处理，获得冰情信息指纹图谱；利用所述海冰冰情风险预测人工智能模型识别所述冰情信息指纹图谱对应的致灾因子，并根据所述致灾因子预测得到所述目标海域范围内的冰情风险等级。通过该方法及系统可实现该方法可量化风险预警指标，能够提升预测精准度，同时有效降低计算成本，提高核电厂运行的经济性。
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公开(公告)号：CN116522237A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310406829.0
申请日：2023-04-17
Applicant: 西安交通大学 , 中国核电工程有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本公开揭示了一种基于并行卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法，包括：S100：采集待测滚动轴承的原始振动信号Xio(t)；S200：对原始振动信号Xio(t)进行预处理，获得预处理后的振动信号Xi(t)；S300：对预处理后的振动信号Xi(t)进行第一次重叠采样，以获得第一样本信号xm(t)；S400：对预处理后的振动信号进行第二次重叠采样，以获得第二样本信号ym(t)；S500：基于第一样本信号xm(t)和第二样本信号ym(t)分别获得待测滚动轴承的一维张量集合和二维张量集合；S600：基于待测滚动轴承的一维张量集合和二维张量集合构建融合数据集并输入训练好的并行卷积神经网络，以实现对待测滚动轴承的故障识别。
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公开(公告)号：CN114091811A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111197012.4
申请日：2021-10-14
Applicant: 中国核电工程有限公司
Abstract: 本发明涉及一种核电厂循环水泵维修决策系统及设计方法，该系统包括：在线监测和状态评估单元，用于对循环水泵进行实时在线监测，并判断循环水泵当前的状态等级；故障诊断单元，用于对循环水泵进行诊断分析，给出循环水泵故障详细信息；健康预示单元，用于预测循环水泵的健康发展趋势并给出当前循环水泵的剩余可用时间；维修方案决策单元，用于根据循环水泵的故障诊断情况、健康趋势预测、维修条件等因素，给出循环水泵维修方案的建议。本发明能够实现基于当前循环水泵状态等级的精准维修，降低维修频度和成本，提高设备寿命和可用率。
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公开(公告)号：CN118443307A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410224972.2
申请日：2024-02-28
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: G01M13/045 , G06F18/2113 , G06F18/2131 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种轴承寿命退化起点的辨识方法和装置。该方法包括：首先，获取轴承的振动加速度信号，并提取振动加速度信号的特征参数；其次，根据特征参数，并基于轴承全寿命周期理论退化曲线确定典型关联特征参数；然后，利用斯皮尔曼系数相关法从特征参数中筛选出与典型关联特征参数具有相关性的优选特征参数集；接下来，基于多特征融合算法计算优选特征参数集对应的第一健康指标；最后，根据第一健康指标确定轴承的第一寿命退化起点。本发明实施例的轴承寿命退化起点的辨识方法和装置，充分考虑到轴承运行的全寿命周期，通用于多种场景和运行工况，能够快速、便捷、高效、准确地辨识轴承寿命的退化起点，从而有助于及时发现和修复故障。
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