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公开(公告)号:CN119226883A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411288050.4
申请日:2024-09-13
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2135 , G06F18/21 , G06N3/0442 , F04D27/00
Abstract: 本发明涉及机械故障诊断和计算机人工智能技术领域,具体涉及水泵口环磨损诊断及磨损程度预测方法、装置及存储介质。方法包括:获取水泵的运行数据;基于运行数据计算的运行特征判断水泵是否发生口环磨损故障;当发生口环磨损故障时,采用主成分分析对运行特征进行降维,得到磨损趋势特征;基于预构建的口环磨损程度预测模型对磨损趋势特征进行处理,得到口环磨损程度。本实施例先根据口环运行时的数据提取的运行特征进行口环故障诊断,在确定存在故障时,采用主成分分析对运行特征进行降维处理,得到磨损趋势特征,由此采用预构建的口环磨损程度预测模型进行口环磨损预测,实现了口环磨损程度的准确预测,也为口环更换的时间周期提供了数据基础。
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公开(公告)号:CN118167665A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410418272.7
申请日:2024-04-08
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: F04D15/00
Abstract: 本发明公开了一种水泵运行状态的确定方法和装置。该方法包括:首先,获取水泵在不同运行工况下的第一振动数据;其次,根据实测正常数据和异常数据生成第一样本集;然后,根据异常数据生成第二样本集;接下来,分别从第一训练集和第二训练集中提取至少两种预设类型的信号特征;然后,根据至少两种预设类型的信号特征建立SVDD模型和SVM模型;接下来,利用SVDD模型对水泵进行监测,并输出水泵的运行状态。当监测结果正常时,保持对水泵进行监测;当监测结果异常时,利用SVM模型确定水泵的故障类型。本发明实施例的水泵运行状态的确定方法和装置,能够建立更加全面的SVDD模型和SVM模型,并实现了水泵早期故障的准确监测和具体故障的精准识别。
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公开(公告)号:CN219345058U
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202320175101.7
申请日:2023-01-19
Applicant: 中国核电工程有限公司
IPC: F04D29/16
Abstract: 本实用新型提供一种离心泵口环结构,包括离心泵泵体、离心泵叶轮、静口环和动口环,离心泵泵体内设有流道,离心泵叶轮设于流道内,以驱动流道内液体从叶轮进口处向叶轮出口处运动,静口环设于叶轮进口处且与离心泵泵体固定连接,动口环设于叶轮进口处且与离心泵叶轮固定连接,静口环与动口环相互靠近且两者之间设有配合间隙,其中,静口环在动口环侧设有若干第一径向导流槽,动口环在静口环侧设有若干第二径向导流槽,在当离心泵泵体流道内部分高压液体经静口环和动口环配合部位处的间隙时,设置在静口环上的第一径向导流槽和设置在动口环上的第二径向导流槽能够对经过的高压液体进行阻挡,进而减少叶轮出口处液体回到叶轮进口处。
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