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公开(公告)号：CN205879560U
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201620690622.6
申请日：2016-07-01
申请人： 中国石油大学(北京) , 中海石油中捷石化有限公司
摘要： 本实用新型提出了一种振动故障诊断装置，包括：振动传感器、报警器、故障诊断微处理器；振动传感器连接于报警器、故障诊断微处理器；振动传感器采集监测点的振动信息，并将其实时发送到所述报警器、故障诊断微处理器，报警器根据所述振动信息确定是否发出警报，故障诊断微处理器根据所述振动信息对监测点进行故障诊断，并生成诊断报告。本实用新型的振动故障诊断系统可以不再依赖检修与维护人员对炼化动力机组设备的经验与水平，而是依据各种智能分析方法进行状态监测与故障诊断，通过实时采集炼化动力机组运行状态的振动数据，对炼化机组发生的异常进行报警，并对可能发生故障的振动数据进行深入分析，获得机组的整机评价。
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公开(公告)号：CN112101767B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202010938853.5
申请日：2020-09-09
申请人： 中国石油大学(北京)
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06F9/50 , G07C3/00
摘要： 本说明书实施例公开了一种设备运行状态边云融合诊断方法及系统，所述方法包括云端利用目标设备的历史数据以及融合迁移方法，先对基于相似运行特征的设备的历史数据所构建的云端初始诊断模型进行调整处理，得到目标设备的云端诊断模型。边缘端向云端发送云端诊断模型获取请求，云端基于获取请求进行模型迁移；边缘端再利用目标设备的运行状态数据对迁移到边端的云端诊断模型进行调整处理，构建更适应于目标设备的边端诊断模型，以对目标设备进行实时诊断，实现云端模型高效准确的复用。同时还可以将诊断结果及实时数据上传至云端，更新云端样本集，进而更新云端诊断模型，实现边端诊断模型的持续更新优化，提升诊断的准确率与快捷性。
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公开(公告)号：CN116956598A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310919353.0
申请日：2023-07-25
申请人： 中国石油大学(北京) , 北京联华科技有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/08 , G06F113/14
摘要： 本发明公开了一种设备数字孪生建模及智能感知方法与相关组件，涉及故障识别领域，根据换热器的实际运行数据构建仿真模型；根据输入至仿真模型对应的换热器的管道的液体的入口温度、入口流速及仿真模型对应的换热器的管道的内部的结垢厚度，得到仿真模型输出的流速场数据及温度场数据；根据采集到的数据量比例为第一预设比例的流速场数据及温度场数据确定结垢厚度及温度场数据之间的对应关系；根据换热器的管道的实际液体温度及结垢厚度及温度场数据之间的对应关系确定换热器的结垢厚度。根据实际的换热器构建仿真模型，得到的结垢数据更准确，此外随机采集数据量比例为第一预设比例的流速场数据及温度场数据可以减少数据的计算时间。
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公开(公告)号：CN113158494B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110559398.2
申请日：2021-05-21
申请人： 中国石油大学(北京) , 北京联华科技有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种热交换器虚实融合故障诊断方法及系统，热交换器虚实融合故障诊断方法包括获取热交换器的运行参数、结构参数与流体物性参数；基于运行参数、结构参数与流体物性参数，根据能量守恒和热平衡方程构建介质内泄漏故障与法兰外泄漏故障的泄漏量虚拟感知模型，实时监测热交换器泄漏故障程度；基于运行参数、结构参数与流体物性参数，利用总传热系数构建结垢厚度虚拟感知模型；根据所述运行参数计算热交换器的换热效率和总传热系数，根据运行参数中的热侧压力参数、换热效率以及总传热系数在不同故障形式下的差异，判断热交换器故障类型与位置。该故障诊断方法能够判断热交换器的故障状态和提高故障诊断的准确性，提高运行可靠性。
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公开(公告)号：CN115562158A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211405385.0
申请日：2022-11-10
申请人： 北京机床研究所有限公司 , 中国石油大学(北京)
IPC分类号： G05B19/401
摘要： 本发明提供一种数字孪生驱动的数控机床智能诊断方法、系统及终端机，涉及数控机床诊断技术领域，采集数控机床的数据信息；构建数控机床数字孪生模型；对构建完成的数控机床数字孪生模型进行更新；将数控机床故障注入到数控机床数字孪生模型中；构建数字孪生模型库，库中的每个数控机床数字孪生模型均能映射到数控机床的某个工作状态；构建模型选择器；将数控机床实时监测数据输入到模型选择器，模型选择器选择出表征数控机床当前时刻状态的数控机床数字孪生模型，当数控机床发生异常时，根据数控机床数字孪生模型的状态，来判断数控机床真实的状态，实现故障诊断。本发明不仅能反映数控机床的健康状态，还要能够反映数控机床的故障状态。
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公开(公告)号：CN110555819B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910767443.6
申请日：2019-08-20
申请人： 中国石油大学(北京)
摘要： 本说明书实施例公开了一种基于红外和可见光图像融合的设备监测方法、装置及设备，所述方法包括获取监测对象的第一红外监测图像及第一可见光监测图像，基于温度离散度判定方法确定所述第一红外监测图像中的异常温度区域；获取所述异常温度区域对应的目标设备的可见光轮廓图像，利用所述可见光轮廓图像从所述第一红外监测图像中提取所述目标设备的第二红外监测图像；获取所述目标设备的第二可见光监测图像，对所述第二可见光监测图像和第二红外监测图像进行融合处理，获得所述目标设备的融合监测图像；利用所述目标设备的融合监测图像确定所述目标设备的运行状态监测结果。利用本说明书各个实施例，可以实现对设备状态的高效监测与诊断。
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公开(公告)号：CN111306051A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010057864.2
申请日：2020-01-16
申请人： 中国石油大学(北京)
摘要： 本说明书实施例公开了一种输油泵机组探针式状态监测预警方法、装置及系统，所述方法包括获取输油泵机组的多个监测参数的监测数据，所述监测参数包括运行参数以及振动参数；其中，所述运行参数的监测数据从输油泵机组的SCADA子系统中获取，所述振动参数的监测数据基于探针从所述输油泵机组的振动监测子系统中获取；其中，所述状态监测子系统通过探针与所述振动监测子系统的开放接口连接；利用所述多个监测参数的监测数据对所述输油泵机组进行运行状态监测，获得所述输油泵机组的运行状态监测结果，以在运行状态异常时进行预警，提高输油泵机组运行状态监测预警的准确性。
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公开(公告)号：CN110555819A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910767443.6
申请日：2019-08-20
申请人： 中国石油大学(北京)
摘要： 本说明书实施例公开了一种基于红外和可见光图像融合的设备监测方法、装置及设备，所述方法包括获取监测对象的第一红外监测图像及第一可见光监测图像，基于温度离散度判定方法确定所述第一红外监测图像中的异常温度区域；获取所述异常温度区域对应的目标设备的可见光轮廓图像，利用所述可见光轮廓图像从所述第一红外监测图像中提取所述目标设备的第二红外监测图像；获取所述目标设备的第二可见光监测图像，对所述第二可见光监测图像和第二红外监测图像进行融合处理，获得所述目标设备的融合监测图像；利用所述目标设备的融合监测图像确定所述目标设备的运行状态监测结果。利用本说明书各个实施例，可以实现对设备状态的高效监测与诊断。
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公开(公告)号：CN107144250B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201710391617.4
申请日：2017-05-27
申请人： 中国石油大学(北京)
IPC分类号： G01B21/16
摘要： 本申请提供了一种在线测量往复机械传动链间隙量的方法及装置，该方法包括：采集反映往复机械传动链状态的多传感间接测量信号并进行预处理；对预处理后的多传感间接测量信号，从时域、频域和时频域提取多域特征参数；对多域特征参数依次进行信度评价、特征筛选和信息融合，获取融合特征参数；将融合特征参数及离线间隙观测量输入虚拟传感模型，建立表征多传感间接测量信号与传动链间隙量间的非线性关系；根据在线优化方法自适应调整虚拟传感模型并在线测量往复机械传动链间隙量。本申请可有效表征多传感间接测量信号与传动链间隙量间关系，并可在不中断设备正常运行的情况下实时估计往复机械传动链间隙的状态，以提高其状态监测的可靠性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108665443A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810318929.7
申请日：2018-04-11
申请人： 中国石油大学(北京)
CPC分类号： G06T7/0004 , G06K9/6267 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T2207/10048 , G06T2207/20081 , G06T2207/30164
摘要： 本申请提供了一种机械设备故障的红外图像敏感区域提取方法及装置，该方法包括：对红外图像进行显著性检测，获得去除背景后的灰度图像；确定灰度图像的二值化阈值，根据二值化阈值将灰度图像转换成二值图像；确定二值图像中其灰度值为0的区域位置，从红外图像中提取与区域位置对应的图像部分作为敏感区域；将敏感区域转换成灰度直方图，提取灰度直方图的特征数据，根据特征数据训练集训练预设分类器，获得故障分类器；测试故障分类器的预测准确率是否达到预设准确率；如果未达到，则获取新的二值化阈值以进行循环迭代计算，直至满足预设迭代终止条件为止，并根据对应的二值化阈值重新确定敏感区域。本申请可提取出更为准确的故障敏感区域。
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