公开(公告)号：CN117033485A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311004732.3

申请日：2023-08-10

Applicant: 哈尔滨电气科学技术有限公司

Inventor： 平丽琪 ,  毛静轩 ,  曲晓峰 ,  苗东旭 ,  赵明 ,  宋为平 ,  杨永明 ,  崔明 ,  孟晓冬 ,  李文浩

IPC: G06F16/25

Abstract: 本发明提出一种基于计算用时不同的流处理任务的数据实时集成方法，属于数据实时集成技术领域。包括：S1、预执行待集成的各流处理任务获得计算用时，将任务分为计算用时秒级和计算用时非秒级；S2、获取不同来源的待集成数据；S3、定义集成后的数据大小；S4、定义数据暂存区的存储结构；S5、将待集成数据输入数据暂存区进行数据集成；S6、判断计算用时秒级的数据集成是否完成；S7、非秒级流处理任务集成完成时，直接更新数据库中存储的同一时间戳下的数据条目，进行数据集成。解决计算用时不同，无法同时结束的流处理任务功能模块实时集成问题，支持跨功能模块进行全量生产数据实时随机查询和历史下载。

公开(公告)号：CN118965101A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410982483.3

申请日：2024-07-22

Applicant: 哈尔滨电气科学技术有限公司

Inventor： 苗东旭 ,  宋为平 ,  王达梦 ,  曲晓峰 ,  孟晓东 ,  李文浩 ,  王克剑 ,  毛静轩 ,  杨永明 ,  李梧桐 ,  翟俊鹏 ,  周常彪 ,  赵玉吉

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的汽轮机故障诊断方法，属于汽轮机故障识别技术领域。解决了现有技术中传统的汽轮机故障诊断方法迭代速度缓慢且故障识别准确性较低的问题；本发明采集并标注汽轮机传感器输出的汽轮机运行数据，得到原始训练集；构建样本生成模型，输入原始训练集并进行训练，整合得到训练数据；构建特征提取模型，输入训练数据进行训练，得到更新后的特征提取模型；构建特征降维模型，输入采集的更新后的特征提取模型中的数据进行训练，得到更新后的特征降维模型；构建极限学习机网络，输入更新后的特征降维模型中的数据进行训练，得到汽轮机故障诊断模型。本发明有效提升了故障分类速度和准确性，可以应用于汽轮机故障检测。

公开(公告)号：CN117041342A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311004727.2

申请日：2023-08-10

Applicant: 哈尔滨电气科学技术有限公司

Inventor： 平丽琪 ,  曲晓峰 ,  毛静轩 ,  苗东旭 ,  赵明 ,  宋为平 ,  杨永明 ,  崔明 ,  孟晓冬 ,  李文浩

IPC: H04L67/565 ,  H04L67/568 ,  H04L67/02 ,  G06F16/25

Abstract: 本发明提出一种基于流处理任务的数据实时集成方法，属于数据实时集成技术领域。包括：S1、获取不同来源的待集成数据，规范待集成数据格式；S2、定义集成后的数据大小，数据大小用键的数量进行表征；S3、定义数据暂存区的存储结构，存储不同来源正在集成的数据；S4、通过数据传输接口将规范后的待集成数据输入数据暂存区进行数据集成；S5、判断数据集成是否完成，若集成完成，将数据暂存区中Key下集成的数据以字典格式存入MongoDB数据库，并从数据暂存区中删除数据；若集成未完成，不进行任何操作。解决无法支持用户跨模块的对全量生产信息进行实时随机查询和历史数据下载的问题。

公开(公告)号：CN117033484A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311004725.3

申请日：2023-08-10

Applicant: 哈尔滨电气科学技术有限公司

Inventor： 平丽琪 ,  毛静轩 ,  曲晓峰 ,  苗东旭 ,  赵明 ,  宋为平 ,  杨永明 ,  崔明 ,  孟晓冬 ,  李文浩

IPC: G06F16/25

Abstract: 本发明提出一种基于流处理任务和定时任务的数据实时集成方法，属于数据实时集成技术领域。包括：S1、获取不同来源的待集成数据，规范待集成数据格式；S2、定义集成后的数据大小，数据大小用键的数量进行表征；S3、定义数据暂存区的存储结构，存储不同来源正在集成的数据；S4、通过数据传输接口将规范后的待集成数据输入数据暂存区进行数据集成；S5、判断数据集成是否完成，若集成完成，将数据暂存区中Key下集成的数据以字典格式存入MongoDB数据库，并从数据暂存区中删除数据；若集成未完成，不进行任何操作。解决无法实现流处理任务和定时任务的实时数据集成，无法支持用户对全量生产信息实时随机查询和历史数据下载的问题。

公开(公告)号：CN118569021A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410615589.X

申请日：2024-05-17

Applicant: 哈尔滨电气科学技术有限公司

Inventor： 宋为平 ,  苗东旭 ,  曲晓峰 ,  王达梦 ,  李文浩 ,  王克剑 ,  毛静轩 ,  杨永明 ,  李梧桐 ,  翟俊鹏 ,  周常彪

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F16/25 ,  G06F111/20

Abstract: 一种应用于web端实时云图展示的物理场仿真数据缩减方法，属于发电设备物理场实时仿真展示技术领域。为克服实时仿真产生的大数据量受到的网络带宽及浏览器缓存限制，本发明构建三维仿真模型节点数据库和单元数据库；获取有限元物理仿真模型的整体坐标信息，对有限元物理仿真模型进行区域划分；根据节点坐标将节点编号与有限元物理仿真模型区域进行关联，确定节点在区域内的影响范围；提取结果文件中节点数据进行归一化处理；对每一个区域内各节点数据进行特征分析，并根据分析结果对区域进行特征分类，得到区域特征分类结果；根据区域特征分类结果确定节点特征数据的返回范围，并将节点特征数据传输至特征数据库中，在前端通过云图进行展示。