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公开(公告)号:CN117034741A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310840010.5
申请日:2023-07-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 核动力系统健康状态评估的方法和电子设备,属于领域核动力系统评估领域,为了解决现有核动力系统无法定位故障设备及运算复杂度高的问题,要点是建立设备的设备运行状态评估模型,设备运行状态评估模型包括卷积自编码器模型,通过数据集训练设备的设备运行状态评估模型,通过设备运行状态评估模型对输入的底层指标数据自动进行权重分配,通过设备运行状态评估模型建立的重构误差与设备性能指标的健康分数之间的映射关系,获取设备的设备性能指标的健康分数,效果是极大降低了评估复杂性。
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公开(公告)号:CN116487083A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202211279762.0
申请日:2022-10-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于改进多目标粒子群算法的船用二回路系统优化方法,通过建立二回路系统主要设备和辅助设备的数学模型以及系统热平衡计算数学模型,耦合各设备数学模型得到二回路系统完整数学模型;基于参数敏感性分析选择对设备结构和系统性能有显著影响的参数作为优化变量;以二回路系统重量最轻、体积最小和有效效率最高为优化目标;在满足所确定的约束条件下,采用基于角度惩罚距离的自适应多目标粒子群算法进行二回路系统重量、体积和有效效率的多目标优化设计,最终得到Pareto最优解集和Pareto前沿,并通过优劣解距离法(TOPSIS法)选取相对最优解。本发明更好地实现了基于改进算法的船用核动力二回路系统匹配建模与优化,对核动力系统总体性能的提升具有重要意义。
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公开(公告)号:CN115935277A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211694853.0
申请日:2022-12-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于增压锅炉故障诊断领域,涉及一种基于小样本学习的增压锅炉故障诊断方法及故障诊断模型的训练方法和测试方法,旨在解决增压锅炉故障诊断存在的数据稀缺问题,要点包括获取故障样本;将所述故障样本划分为训练集以及验证集;从所述训练集中随机抽出故障样本,构造一批数量相同的正负样本对;将所述正负样本对分批次输入所述孪生深度网络进行训练;构造验证集以及验证支持集;遍历验证集中的故障样本;获取所述模型的故障诊断准确率等,效果是使得属于小样本、非线性分类的具有数据稀缺的增压锅炉故障诊断得以实现。
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