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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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公开(公告)号：CN117973177A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311685413.3
申请日：2023-12-08
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于多模态融合的凝汽器污垢热阻预测方法和装置，该方法包括：获取核电冷端系统的历史运行数据以及凝汽器清洗周期数据；将历史运行数据的数据量和凝汽器清洗周期数据进行比较，得到比较结果；根据比较结果，确定目标预测模型；利用目标预测模型对凝汽器的污垢热阻进行预测，本发明通过将历史运行数据的数据量和凝汽器清洗周期数据的数据量进行比较，以根据不同历史运行数据的数据量选择不同的目标预测模型，以根据实际情况采用不同的预测策略实现凝汽器的污垢热阻预测，无需积累历史数据，考虑到历史运行数据的数据量选择不同的预测模型，利用预测模型进行预测，提高了凝汽器的污垢热阻预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115638144A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211293175.7
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，具体涉及一种用于水下清理设备的水下液压控制装置，水下液压控制装置(17)设置在水下清理设备(1)的主体(2)中，用于为设置在主体(2)前端的水下清理装置(7)和设置在主体(2)底部的底盘(42)提供动力，使得主体(2)能够依靠底盘(42)移动并通过水下清理装置(7)对核电站的抽水口附件的环境水域中的杂物进行清理。本发明将液压电磁阀组件(21)、液压控制单元(20)和供电单元(36)等具有电子电器元件的结构封装在密封箱体(30)内，提供了一种可以在水下工作的动力源，液压电磁阀组件(21)中如果漏出有液压油的话也会停留在密封箱体(30)内，防止了液压油泄漏到水中，污染水质。
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公开(公告)号：CN115186428A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210402357.7
申请日：2022-04-18
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/16 , G06F113/14
Abstract: 本发明涉及一种核电机组海水冷却水系统快速定制设计平台及方法。采用本发明提供的核电机组海水冷却水系统快速定制设计平台及方法，通过运用平台中设置的产品族模块、主工艺方案生成模块、设备参数优化模块、安全冗余分析模块，能够提高设计过程自动化程度，通过多目标优化算法快速得出最优方案。采用本发明提供的核电机组海水冷却水系统快速定制设计平台及方法，设计人员能够快速上手进行设计，在系统设计参数众多、工况繁复多变的情况下，能够在新工程中快速响应设计，根据不同的因素对核电机组系统进行适应性修改，进而实现核电机组海水冷却水系统快速定制设计。
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公开(公告)号：CN113868837A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111031249.5
申请日：2021-09-03
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种混凝土蜗壳泵壁面磨损的在线监测方法，包括：获取混凝土蜗壳泵在流量Q工况下的实际扬程H′，预设警戒粗糙度，根据流量‑扬程‑粗糙度的关系式计算所述流量Q处的警戒扬程，或，将预设的警戒粗糙度换算为粗糙度系数，根据流量‑扬程‑粗糙度系数的关系式计算所述流量Q处的警戒扬程，当实际扬程H′低于警戒扬程时，对混凝土蜗壳磨损情况发出警报。实践表明，混凝土蜗壳泵的比转速在300～900范围时，本发明对混凝土蜗壳壁面粗糙度的预测值误差可以保持在±2％以内，可见，本发明能够在混凝土蜗壳泵运行过程中快速、便捷且准确地监测混凝土蜗壳壁面的磨损情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113255097A
公开(公告)日：2021-08-13
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 , G06K9/62
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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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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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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