公开(公告)号：CN112052551A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN201911021826.5

申请日：2019-10-25

Applicant: 华北电力大学(保定) ,  国家电力投资集团有限公司 ,  国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司

Inventor： 翟永杰 ,  杨旭 ,  彭雅妮 ,  王新颖 ,  张磊 ,  华志刚 ,  章义发 ,  李璟涛 ,  吴水木

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/04 ,  F04D27/00

Abstract: 本发明提出了一种风机喘振运行故障识别方法及系统。所述识别方法包括：首先，获取风机设备在工作过程中的现场设备声信号；并对现场设备声信号进行预处理，获得现场设备声信号的二维时频数据；然后，采用CNN网络对所述二维时频数据进行识别，获得第一识别结果；采用LSTM网络对所述二维时频数据进行识别，获得第二识别结果；最后，基于D‑S证据理论，对第一识别结果和所述第二识别结果进行信息融合，获得风机喘振运行故障的识别结果。本发明利用现场设备声信号进行风机喘振故障诊断，无需在风机上安装传感器，采用卷积神经网络和长短时记忆网络对喘振声信号特征进行故障发生概率诊断，并使用D‑S证据理论进行决策层两个结果的融合诊断，提高诊断的准确率。

公开(公告)号：CN112052551B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN201911021826.5

申请日：2019-10-25

Applicant: 华北电力大学(保定) ,  国家电力投资集团有限公司 ,  国家电投集团电站运营技术(北京)有限公司

Inventor： 翟永杰 ,  杨旭 ,  彭雅妮 ,  王新颖 ,  张磊 ,  华志刚 ,  章义发 ,  李璟涛 ,  吴水木

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  F04D27/00

Abstract: 本发明提出了一种风机喘振运行故障识别方法及系统。所述识别方法包括：首先，获取风机设备在工作过程中的现场设备声信号；并对现场设备声信号进行预处理，获得现场设备声信号的二维时频数据；然后，采用CNN网络对所述二维时频数据进行识别，获得第一识别结果；采用LSTM网络对所述二维时频数据进行识别，获得第二识别结果；最后，基于D‑S证据理论，对第一识别结果和所述第二识别结果进行信息融合，获得风机喘振运行故障的识别结果。本发明利用现场设备声信号进行风机喘振故障诊断，无需在风机上安装传感器，采用卷积神经网络和长短时记忆网络对喘振声信号特征进行故障发生概率诊断，并使用D‑S证据理论进行决策层两个结果的融合诊断，提高诊断的准确率。

公开(公告)号：CN109685226A

公开(公告)日：2019-04-26

申请号：CN201910031909.6

申请日：2019-01-14

Applicant: 国家电力投资集团有限公司 ,  上海发电设备成套设计研究院有限责任公司

Inventor： 王树东 ,  王志平 ,  徐国生 ,  严宏强 ,  章义发 ,  李挺 ,  陈洪溪 ,  陈以明 ,  周天旺 ,  郭荣 ,  邓志成

IPC: G06Q10/00 ,  G06Q10/06

CPC classification number: G06Q10/20 ,  G06Q10/06393

Abstract: 本发明提供了一种汽轮机主机状态检修方法及系统，首先确定汽轮机主机的关键部件，然后根据制造厂提供的设计数据和汽轮机日常工作中的检修与技术监督数据，确定转动部件和高温承压部件的强度、寿命薄弱部位、工作温度在380℃以上的高温螺栓极限伸长量，再确认汽轮机主机状态评价所需的状态参数，对所有状态参数进行综合状态评价，取所有状态参数中最差的状态为汽轮机主机状态；根据汽轮机主机状态确定相应的检修策略。本发明提供的方法克服了现有技术的不足，据检修数据、离线数据与在线数据，对汽轮机关键部件的状态参数进行监控，根据汽轮机整体状态采取对应的检修策略，实现汽轮机主机的状态检修，大大提高了汽轮机检修的有效性和可靠性。