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公开(公告)号:CN112100574B
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202010852271.5
申请日:2020-08-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于重采样的AAKR模型不确定度计算方法及系统,利用传感器历史状态数据集分为训练数据集和测试数据集,通过小波去噪方法对训练数据集进行去噪并计算噪声方差,提高数据精度,然后对传感器历史状态数据随机选择并进行替换,得到新训练数据集样本,以优化AAKR模型架构及多个模型预测值之间的变化即可得到多个模型预测值的模型预测方差,利用Bootstrap重采样训练数据,计算预测值和测试值之间的均方误差;结合原型模型方差计算模型偏差,形成95%的不确定度值,不需要进行经验分布模型对噪声估计值建模计算,简化了重采样过程,提高了计算效率,并且结合Jackknife方法降低了置信区间偏差保证其可靠性,在保持收敛性能基础上提高了估计效率。
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公开(公告)号:CN118277830A
公开(公告)日:2024-07-02
申请号:CN202410422892.8
申请日:2024-04-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/24 , F17D5/06 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种用于管道泄漏监测的可解释深度学习框架,首先,采用三种不同的小波基函数对泄漏声发射信号进行分析,处理得到的时频特征表现出相关性和互补性。基于此,设计了具有不同小波卷积核的可解释神经网络,通过多级动态感受野来提取宽频声发射信号的抽象特征细节。然后,设计了基于通道重要性加权的特征融合模块,以突出不同通道的贡献度来优化网络的学习过程。结果表明,本发明所提方法可有效提取出泄漏声发射信号的辨别特征,不同泄漏状态的识别正确率可达98.32%,显著高于典型的深度学习方法。此外,特征图可视化证明了所提方法在抽象特征提取中具有物理可解释性,这将为工业技术人员的正确决策提供参考依据。
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公开(公告)号:CN112132394B
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202010851267.7
申请日:2020-08-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/20 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/241 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种电厂循环水泵预测性状态评估方法及系统,对循环水泵机组的原始运行数据进行离群点剔除和去噪,将去噪后的原始运行数据进行分类,基于分类后的原始运行数据对循泵运行状态预测模型进行训练优化,并根据优化后的循泵运行状态预测模型预测得到循环水泵机组在未来时间段内的预测运行数据,采用在线状态监测方法根据预测运行数据计算循环水泵机组在未来时间段内的期望数据,根据期望数据和预测运行数据的残差了解设备状态,实现预测性状态评估。利用数据驱动的经验模型代替传统物理模型建立困难且精度不足的问题,直观有效地实现循环水泵的状态预报,实现核电厂循环水泵的事后维修制度向预测性维修制度转换,从而提高核电设备运行的安全性和经济性。
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公开(公告)号:CN116401945A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310364599.6
申请日:2023-04-07
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/27 , G06Q50/26 , G06F111/06
Abstract: 公开了一种核电厂场内应急疏散时间估计方法,方法中,采集核电厂场外的风速和泄露点源强度,构建辐射剂量场扩散模型,采集核电厂场内的建筑、道路分布信息,构建个体出口选择优化模型,以疏散距离和风险等级为优化目标,通过非支配遗传算法求解得到出口分配方案,即个体对象与出口的对应关系;进而估计群体疏散时间。通过元胞自动机理论仿真分析群体疏散过程,考虑群体之间的体能差异、个体的从众行为以及信息在个体之间的传递,用微观仿真模拟替代事故应急演练,减少撤离时间和降低人员辐射剂量。
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公开(公告)号:CN111707353B
公开(公告)日:2021-11-09
申请号:CN202010478871.X
申请日:2020-05-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于近场声全息技术的回转曲面声场重建方法,利用在圆柱全息面上测得的声压信息,应用统计最优柱面近场声全息技术减少重建距离从而提高了重建精度,应用球面波叠加近场声全息技术克服了统计最优方法只能重建规则柱面声场的局限性,实现了基于圆柱测量面的任意回转曲面外形壳体结构辐射声场重建,放置多个球面波源代替单一球面波源,克服了该方法对于声场外形的限制,有效抑制了高阶次球面波中的误差对重建精度和稳定性的负面影响,通过数值仿真充分展示了该方法的有效性,能够对回转曲面外形壳体结构在三维空间中任意一点的辐射声场进行重建并实现可视化显示,从而直观的获得结构外部声场不同区域的声辐射特征以及声场亮点位置。
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公开(公告)号:CN111913463A
公开(公告)日:2020-11-10
申请号:CN202010537150.1
申请日:2020-06-12
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种核电厂化学容积控制系统状态监测方法。对从化容系统仪表采集的原始数据进行离群点剔除及补充,按标签进行分类以及去噪后进行趋势特征符号化处理,再基于shapelets学习的记忆矩阵选取。利用记忆矩阵与稳健欧几里得距离函数计算待测数据与记忆矩阵之间的距离,获得距离矩阵,综合核函数分配待测数据的权重矩阵。根据权重矩阵计算待测数据的估计值,将一组新的测量值与一组原型测量值或状态进行比较,以提供测点真实的估计值,作为输入信号的期望值,以表达设备正常运行时的状态。利用各原始数据,从时间序列中选取最能代表数据特征的子序列,获取数据有效特征,能有效减少维度灾难、噪声及随机误差影响,保证了模型准确性及鲁棒性。
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公开(公告)号:CN111707353A
公开(公告)日:2020-09-25
申请号:CN202010478871.X
申请日:2020-05-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于近场声全息技术的回转曲面声场重建方法,利用在圆柱全息面上测得的声压信息,应用统计最优柱面近场声全息技术减少重建距离从而提高了重建精度,应用球面波叠加近场声全息技术克服了统计最优方法只能重建规则柱面声场的局限性,实现了基于圆柱测量面的任意回转曲面外形壳体结构辐射声场重建,放置多个球面波源代替单一球面波源,克服了该方法对于声场外形的限制,有效抑制了高阶次球面波中的误差对重建精度和稳定性的负面影响,通过数值仿真充分展示了该方法的有效性,能够对回转曲面外形壳体结构在三维空间中任意一点的辐射声场进行重建并实现可视化显示,从而直观的获得结构外部声场不同区域的声辐射特征以及声场亮点位置。
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公开(公告)号:CN114386660A
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN202111479056.6
申请日:2021-12-06
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 公开了核电厂场外应急疏散路径规划方法,方法中,采集核电厂场外的风速和泄露点源强度,构建辐射剂量场扩散模型,采集核电厂场外的路况信息,构建实时交通的路阻函数模型,以撤离时间为优化目标,通过整数线性规划求解得到车辆调配方案,即车库、集合点、安置点对应关系;进而求解最优疏散路线,选取车辆总撤离时间和人员辐射照射剂量作为核应急车辆往返撤离时路径规划的目标函数,通过非支配快速遗传算法求解每一辆车的疏散行程,得到Pareto前沿的多样性解集,并设置人员辐射照射剂量上限值阈值对多样性解集进行筛选,采用TOPSIS决策法对筛选出的Pareto前沿最优解集进行评估,得到最优疏散路线。
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公开(公告)号:CN113256443A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110474137.0
申请日:2021-04-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种核电水泵导轴承故障检测方法、系统、设备及可读存储介质,通过基于经验模式分解的阈值滤波方法对获取的振动加速度原始信号进行降噪,能充分保留信号的非线性和非平稳性信息,保证降噪后的信号不失真,然后构建含有梯度惩罚项的双向生成对抗网络模型,采用预处理后的振动加速度原始信号中故障状态下的振动加速度原始信号生成的故障样本交替训练双向生成对抗网络模型,采用单样本离差标准化方法以稳定训练过程,构建相似度指标筛选BiGAN生成故障样本,可有效扩充故障诊断模型训练数据集,解决训练样本类不平衡问题,通过单样本离差标准化方法以稳定对抗网络训练过程、构建相似度指标以提高诊断模型准确率。
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公开(公告)号:CN112926656A
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202110212789.7
申请日:2021-02-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种核电厂循环水泵状态预测方法、系统及设备,通过循环水泵运行状态监测模型以及历史样本数据中的历史正常数据,采用bootstrap算法回归计算得到循环水泵在历史正常数据下的动态参考阈值区间,基于动态参考阈值区间求解得到循环水泵运行状态监测模型的置信区间和预测区间;采用循环水泵试验台标记故障数据作为故障参考区间,实时采集循环水泵运行参数,基于置信区间、预测区间和故障参考区间的设定阈值实现循环水泵监测故障的快速预测,弥补了电厂实际工程积累不足,无法给出经验预警与轻微损伤及明显故障阈值的问题,利用数据驱动的统计学模型及试验台故障数据,结合残差结果代替传统固定粗大阈值,直观有效地实现循环水泵动态监测。
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