-
公开(公告)号：CN112465136A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011142748.7
申请日：2020-10-22
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/06 , G06N3/04 , G06F16/903
摘要： 本发明实施例提供一种水电机组劣化预测方法及系统，方法包括：根据采集到的稳态工况下水电机组工况参数与摆度数据，训练完成不同摆度的健康状态模型；计算不同机组部件的摆度劣化序列，并将所述不同部件摆度劣化序列进行融合得到融合劣化序列；对融合摆度劣化序列进行预测得到劣化趋势。本发明实施例提供的一种水电机组劣化预测方法及系统，分别对不同部件的摆度建立了健康状态模型，并计算得到了不同部件的融合劣化度，既可以反映不同部件的状态，更有利于全面的反映机组整体的劣化程度，并且利用门控循环单元神经网络对时间序列数据特征提取的优势以及深度神经网络较浅层网络更强的学习能力，使模型的预测精度更高。
-
公开(公告)号：CN115238739A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210838720.X
申请日：2022-07-13
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于多感受域GCN的水电机组故障诊断方法和系统，属于水电机组故障诊断技术领域。本发明通过构建图结构数据，将振动样本抽象为节点，振动样本的时域特征和频域特征作为节点的属性，将相关度高的振动样本之间抽象为边，相关度作为边的权重，最大程度上利用有限振动样本中的信息。并提出一种多感受域图卷积网络模型，有效处理图结构数据，利用样本之间的相关信息，将不同感受域的特征结合起来，进一步提升了样本特征的质量，从而有效地提升水电机组故障诊断精度和实时性。
-
公开(公告)号：CN115221470A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210781952.6
申请日：2022-06-30
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明提供了一种自适应多元时变信号分解方法及系统，属于机械运行过程中信号分解领域，包括：采用希尔伯特变换对多元时变信号进行解析表示，获取多元信号解析式；假设在所有通道中存在一个共有频率分量，简化多元信号解析式；通过解调技术获取解调后的多元调频模式并与频移算子相乘，将解调后的多元调频模式的频谱移到基带后，使用多元时变信号的实信号替代多元时变信号，获取多元输入信号；采用递归提取框架，建立目标函数并将其离散化；基于离散化后的目标函数更新解调信号并提取目标信号模式，且基于多元输入信号中的解调信号更新共有瞬时频率，实现多元时变信号的分解。本发明解决了现有多元信号分解方法需要多元信号模式的先验知识的问题。
-
公开(公告)号：CN112634391A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011596758.8
申请日：2020-12-29
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知的灰度图像深度重建及故障诊断方法及系统，属于水电机组故障诊断领域，方法包括：对水电机组振动通道传感信号形成的原始信号阵列依次进行DWT稀疏变换和归一化处理，得到灰度图像阵列；对灰度图像阵列进行分块及压缩；电站维护端利用深度重建网络模型对各压缩图像块进行重建及整合得到重建图像，其中，深度重建网络模型利用全连接层对压缩图像块进行初次重建后，采用三个卷积层和激活层对初次重建后的图像进行拟合；电站维护端利用高斯卷积核对重建图像进行滤波，并基于滤波后的重建图像生成相应的故障诊断结果。提高压缩重建图像质量、重建速度以及故障诊断精度，深度重建方式对工业级高频采样信号传输尤为有利。
-
公开(公告)号：CN112634391B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202011596758.8
申请日：2020-12-29
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知的灰度图像深度重建及故障诊断方法及系统，属于水电机组故障诊断领域，方法包括：对水电机组振动通道传感信号形成的原始信号阵列依次进行DWT稀疏变换和归一化处理，得到灰度图像阵列；对灰度图像阵列进行分块及压缩；电站维护端利用深度重建网络模型对各压缩图像块进行重建及整合得到重建图像，其中，深度重建网络模型利用全连接层对压缩图像块进行初次重建后，采用三个卷积层和激活层对初次重建后的图像进行拟合；电站维护端利用高斯卷积核对重建图像进行滤波，并基于滤波后的重建图像生成相应的故障(56)对比文件张善文.图像的不变形特征提取《.图像模式识别》.西安电子科技大学出版社,2020,47-48.胡晓;肖志怀;刘东;蒋文君;刘冬;袁喜来.基于VMD-CNN的水电机组故障诊断.水电能源科学.2020,(08),137-141.杜小磊;陈志刚;张楠;许旭.压缩感知和改进深层小波网络在轴承故障诊断中的应用.机械强度.2020,(04),777-785.杨正理 等.稀疏度拟合的自适应机械振动信号压缩感知《.振动、测试与诊断》.2020,929-936.Zhong-Xu Hu 等.Data-Driven FaultDiagnosis Method Based on CompressedSensing and Improved MultiscaleNetwork.IEEE.2019,3216-3225.杜小磊等.压缩感知和改进深层小波网络在轴承故障诊断中的应用《.机械强度》.2020,(第04期),777-785.温江涛等.基于压缩采集与深度学习的轴承故障诊断方法《.仪器仪表学报》.2018,(第01期),171-179.
-
公开(公告)号：CN115496278A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211143698.3
申请日：2022-09-20
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明提供了一种水电机组定子线圈温度预警方法及系统，属于水电机组状态评估与预警领域，方法包括：获取整体温度趋势数据和周期温度趋势数据；基于运行状态损失函数的GRU温度预测模型，获取机组当前运行阶段未来时刻的预测温度值；计算历史误差的标准差、均值和置信度；当历史误差的标准差小于预设标准差，结合机组当前运行阶段未来时刻的预测温度值，判断是否进行温度预警；当历史误差的标准差大于预设标准差，则结合置信度和当前运行阶段未来时刻的预测温度值，判断是否进行温度预警。本发明提高了模型训练的效果，同时也降低了环境温度对温度误报警的影响。
-
-
-
-
-
搜索结果
6 条记录 (耗时 0.076 秒)
