一种样本不平衡时的核动力装置故障诊断方法

    公开(公告)号:CN117892136A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410088178.X

    申请日:2024-01-22

    Abstract: 本申请技术方案公开一种样本不平衡时的核动力装置故障诊断方法,方案可以包括:对于待进行故障检测的核动力装置,确定该待进行故障检测的核动力装置的若干个故障类型并进行特征参数的采集,对采集的特征参数进行类型标记,采用合成少数类过采样技术SMOTE对所述故障类型对应的故障状态下的特征参数进行样本扩充,得到样本平衡数据进行归一化处理,通过卷积神经网络中的卷积核与输入数据之间的卷积计算提取出数据中包含的特征,将深层特征数据输入到支持向量机中,对其进行训练;采用粒子群算法对参数进行自适应寻优,采用优化后的支持向量机对深层特征数据进行识别,以确定核动力装置的运行状态,并将诊断结果反馈到人机交互界面上。

    一种基于强噪声背景下的电动闸阀故障诊断方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN116754213A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310727041.X

    申请日:2023-06-19

    Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于强噪声背景下的电动闸阀故障诊断方法、装置及设备,属于故障诊断领域,方法包括:获取强噪声背景下的电动闸阀加速度信号;利用基于缎蓝园丁鸟优化算法优化后的变分模态分解模型确定电动闸阀加速度信号中的第一噪声;去除第一噪声,得到第一重组加速度信号;去除第二噪声,得到第二重组加速度信号;其中,第二噪声所在的频段小于第一噪声所在的频段;基于第二重组加速度信号,对电动闸阀进行故障诊断。本实施例利用基于缎蓝园丁鸟优化算法优化后的变分模态分解模型可以准确的确定电动闸阀加速度信号中的第一噪声,进而可以从电动闸阀加速度信号中去除绝大部分噪声,提高了对电动闸阀进行故障诊断的准确性。

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