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公开(公告)号：CN115452391A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211130068.2
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于神经网络专家系统的柴油机排气温度异常诊断方法，包括如下步骤：针对柴油机排气温度异常的问题，获取相关运行数据，将数据集划分为两份，其中一份作为训练数据，另一份份作为测试数据；将训练数据与测试数据均描述为知识系统；对故障特征矩阵进行归一化处理，得到归一化后的故障特征矩阵；建立BP神经网络；以BP神经网络的输出结果建立专家知识库；验证模型精度。本发明可以对柴油机排气温度异常进行准确诊断；解决了专家系统知识获取周期长与神经网络推理过程及结果不易理解的问题；本发明应用粒子群算法优化了BP神经网络模型中两个关键参数：连接权值与输出阈值，这提高了模型的分类精度和计算时间。
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公开(公告)号：CN110470695A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910820552.X
申请日：2019-08-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种大容器沸腾实验系统,属于测量对流传热系数领域。解决了现有实验系统无法模拟“大容器沸腾”过程的“膜态沸腾”阶段，导致实验系统功能欠缺，无法进行“大容器沸腾”全过程模拟的问题。密封腔室内填充有液态工质，且其内还设有加热棒，液态工质为低沸点液体物质，随着加热棒表面温度不断升高，加热棒不断的向液态工质进行传热，液态工质与加热棒表面之间的热交换依次历经如下4个阶段：自然对流阶段、核态沸腾阶段、过渡沸腾阶段、膜态沸腾阶段；计算机，获得相应阶段下液态工质的对流传热系数h，并进行显示，从而完成液态工质大容器沸腾对流传热全过程的模拟。本发明主要用于对“大容器沸腾”全过程模拟。
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公开(公告)号：CN103900824A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410117072.4
申请日：2014-03-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于瞬时转速聚类分析的柴油机故障诊断方法。采集柴油机运行时的瞬时转速信号，并对采集到的信号进行滤波，消除噪声干扰，根据上止点信号和各缸发火顺序，分解主轴瞬时转速数据，获得各缸对应的瞬时转速信息；将处理后的信号进行时、频域分析，获取瞬时转速信号的时频域特征，构成一个二维数组；利用随机重启动K-means算法聚类分析，横向比较多缸柴油机各气缸的性能状态，设置不同的类别个数K，重复运行聚类后，选取最有意义的聚类结果作为最终诊断结果诊断出故障气缸。本发明利用随机重启动K-means算法聚类时，不需要设置大量经验性参数，避免了经验性参数对聚类结果的影响；能够快速精确定位故障气缸。
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公开(公告)号：CN112597658B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202011589153.6
申请日：2020-12-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于工况识别的船用柴油机多模型故障诊断方法。步骤1：根据转速判断柴油机运行工况；步骤2：选取柴油机监测参数；步骤3：对所选参数归一化处理，层次分析法处理，获取权重值并排序；步骤4：对每种工况的故障诊断模型进行输入参数优化处理，减少输入参数个数，循环生成模型；步骤5：利用检测样本检测各模型精度，并对比得到最优模型；步骤6：整合工况判断和故障诊断流程，进行船用柴油机多模型故障诊断。根据本发明结果，该模型能基于船用柴油机运行工况，构建差异性、精细化的故障诊断模型，实现对船用柴油机故障的高灵活性、高精度诊断。
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公开(公告)号：CN112036079B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010831743.9
申请日：2020-08-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于ANFIS的柴油机多信息融合诊断方法。步骤1：输出结果集合F，输入参数集合S；故障数据库U1；步骤2：对数据集合进行归一化处理；步骤3：对数据集合进行层次分析法处理，得出参数权重值；步骤4：对生成柴油机故障诊断模型初始规则结构Q0；步骤5：将Q0训练后得到柴油机故障诊断模型规则结构Q1；步骤6：对Q1输入采取归一化处理后的柴油机实际运行参数S，记为输入参数集合S′，对S′进行模糊拟合和规则拟合后，生成输出基于ANFIS的柴油机故障诊断模型。本发明提高ANFIS在柴油机多信息融合诊断技术方面的工程实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112036079A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010831743.9
申请日：2020-08-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于ANFIS的柴油机多信息融合诊断方法。步骤1：输出结果集合F，输入参数集合S；故障数据库U1；步骤2：对数据集合进行归一化处理；步骤3：对数据集合进行层次分析法处理，得出参数权重值；步骤4：对生成柴油机故障诊断模型初始规则结构Q0；步骤5：将Q0训练后得到柴油机故障诊断模型规则结构Q1；步骤6：对Q1输入采取归一化处理后的柴油机实际运行参数S，记为输入参数集合S′，对S′进行模糊拟合和规则拟合后，生成输出基于ANFIS的柴油机故障诊断模型。本发明提高ANFIS在柴油机多信息融合诊断技术方面的工程实用性。
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公开(公告)号：CN106778828B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201611061467.2
申请日：2016-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明的目的在于提供基于简化贝叶斯模型的柴油机燃油系统多故障识别方法，首先利用高压油管油压信号的多个时、频域特征参数表征燃油系统多种故障的外在特性，建立燃油系统故障诊断决策表；其次，通过粗糙集理论分析决策表包含的诊断知识的等价性，简化故障诊断规则；再次，采用网络拓描述故障诊断规则，建立燃油系统贝叶斯网络诊断模型，通过因果机制独立方法设定诊断模型所需的定量知识；最后采集燃油系统高压油管压力信号，利用贝叶斯网络诊断模型对燃油系统进行故障诊断，识别每种故障的发生概率。本发明可降低燃油系统贝叶斯模型建立的复杂度，提高基于贝叶斯网络的燃油系统多故障诊断技术的工程实用性。
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公开(公告)号：CN104794283A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510193877.1
申请日：2015-04-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于离群特征分析的柴油机故障灰预测方法，首先，等时间间隔检测柴油机气缸的运行参数；其次，利用数据0-1标准化方法对气缸运行参数进行标准化处理；再次，将柴油机气缸的综合运行状态作为聚类分析对象，将标准化处理后的气缸运行参数作为聚类对象的属性，利用蚁群LF算法分析待聚类对象，实现故障气缸的自动分离，并计算故障气缸的离群因子；最后，将故障气缸离群因子构成时间序列，在此基础上，利用灰色模型预测分析其变化趋势。根据本发明的故障诊断结果，可实现对柴油机有计划、有针对性的视情维修，保障柴油机的运行安全、降低维修费用。
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公开(公告)号：CN119377656A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411416343.6
申请日：2024-10-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2135 , G01D21/02 , G01M15/04 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种基于深度迁移学习的柴油机滑油系统跨工况故障诊断方法及系统，方法包括以下步骤：采集不同负荷下柴油机滑油系统不同故障类型的物理信号；采用滑动窗口法，对所述物理信号进行分割，并基于故障类型为分割的每段物理信号建立故障标签，获得包含所述故障标签的初始数据集；基于所述初始数据集以及结合深度迁移学习的柴油机故障诊断模型，进行柴油机跨工况故障诊断，获得故障诊断结果。本发明基于一维卷积神经网络进行数据特征分级融合，不仅实现了结构化数据的特征重构，而且增强了数据特征表示能力。通过模型微调提高故障诊断模型的泛化能力，实现跨工况条件下的准确故障识别。
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公开(公告)号：CN104794283B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201510193877.1
申请日：2015-04-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于离群特征分析的柴油机故障灰预测方法，首先，等时间间隔检测柴油机气缸的运行参数；其次，利用数据0‑1标准化方法对气缸运行参数进行标准化处理；再次，将柴油机气缸的综合运行状态作为聚类分析对象，将标准化处理后的气缸运行参数作为聚类对象的属性，利用蚁群LF算法分析待聚类对象，实现故障气缸的自动分离，并计算故障气缸的离群因子；最后，将故障气缸离群因子构成时间序列，在此基础上，利用灰色模型预测分析其变化趋势。根据本发明的故障诊断结果，可实现对柴油机有计划、有针对性的视情维修，保障柴油机的运行安全、降低维修费用。
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