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公开(公告)号：CN119646654A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411687820.2
申请日：2024-11-25
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于多源融合特征和串联DBN模型的船舶设备退化状态识别方法，属于健康状态管理技术领域，包括：提取信号特征每个分量的中心频率值；采用改进多尺度排列熵进行信号特征分析，根据尺度因子获得稳定的排列熵值；获得信号最大峭度值所对应的中心频率，筛选若干BIMF分量逐层数据集，并通过排列熵构建特征向量集Q；对特征向量集Q进行降维处理获得特征向量集T；采用特征向量集T训练DBN1，将工况识别结果结合特征向量集T训练DBN2，实现船舶设备退化状态识别；建立观测器模型，获取船舶设备的健康基线，通过计算马氏距离评估识别的船舶设备退化状态。通过本发明可以实现关键设备的退化状态准确快速评估。
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公开(公告)号：CN116124424A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211105302.6
申请日：2022-09-09
Applicant: 中国舰船研究设计中心
Abstract: 本发明涉及船舶设备故障诊断与测试技术领域，尤其涉及一种船舶旋转机械轴心轨迹测试与状态评估方法及系统。提出了一套旋转机械轴心轨迹测试与状态评估系统，通过采用四个激光位移传感器从2个相互垂直的方向上进行轴线变动位移的采集，并在同一方向上设计2个传感器互为备用，提高数据采集的可靠性；在旋转轴上粘贴小型铁磁块并利用磁电传感器进行圆周方向定位，消除角位移产生的误差，提高了数据测量的准确性；提出了阈值法和基于区间估计理论结合的异常数据识别处理方法；提出了双机热备的采集设计方法，支持在线连续测量；集成了旋转机械典型轴心轨迹状态识别模式库，提出了根据模式识别算法得出状态判断结论的处理方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114802648A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210397021.6
申请日：2022-04-15
Applicant: 中国舰船研究设计中心
Abstract: 本发明涉及舰船发电机技术领域，尤其涉及一种舰船用发电机技术状态评估方法及电子设备。基于发电机主要部件组成及功能原理，开展装备FMECA分析，形成主要部件故障模式及层次关系，生成装备运行信息采集需求：包括装备在线信息、温度信息、绝缘信息以及振动信息等；根据发电机实际运行数据，形成与主要装备状态信息相关联的量化参数标准要求，以支撑评估评估发电机正常、合格、预警以及故障四种状态情况；在发电机运行时间与舰船停航计划不匹配的情况下，基于发电机状态评估情况，可推送相关检修策略，辅助开展装备使用维修决策。
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公开(公告)号：CN114802648B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210397021.6
申请日：2022-04-15
Applicant: 中国舰船研究设计中心
Abstract: 本发明涉及舰船发电机技术领域，尤其涉及一种舰船用发电机技术状态评估方法及电子设备。基于发电机主要部件组成及功能原理，开展装备FMECA分析，形成主要部件故障模式及层次关系，生成装备运行信息采集需求：包括装备在线信息、温度信息、绝缘信息以及振动信息等；根据发电机实际运行数据，形成与主要装备状态信息相关联的量化参数标准要求，以支撑评估评估发电机正常、合格、预警以及故障四种状态情况；在发电机运行时间与舰船停航计划不匹配的情况下，基于发电机状态评估情况，可推送相关检修策略，辅助开展装备使用维修决策。
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公开(公告)号：CN117610725A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311587371.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 中国舰船研究设计中心
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感数据融合的船舶典型设备寿命预测方法，包括以下步骤：1)监测数据采集；采集设备工作时的振动数据、温度数据和压力数据；2)通过阈值判断方式，获得装备状态的阶段，作为装备已有监测数据的状态标签；3)监测数据预处理；4)特征提取；5)对每类监测数据采用基于高斯混合健康基线的健康度评估方法，以装备的提取特征向量为输入，建立高斯混合模型，得到该类监测数据对应的装备的健康度；6)将由不同监测信号计算得到的健康度曲线进行加权融合，进而对装备的健康度进行综合评估；7)剩余无故障运行时间预测。本发明方法可以实现设备健康退化过程的准确评估与量化分析，精准评估装备状态。
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公开(公告)号：CN115860708A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211414185.1
申请日：2022-11-11
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种舰船装备状态监测和故障诊断方法，包括以下步骤：1)装备故障特征信号提取；2)特征信号预处理；3)特征向量与损伤累积相关性分析；根据特征信号预处理的结果，针对装备的损伤累积特点对特征信号进行相关性分析和特征向量表征；先进行相关性分析选取相关特征向量集合，然后对选取的特征信号向量进行特征表征；4)故障预测模型构建；5)采用统计假设检验方法，验证故障预测模型在给定置信度下的准确率，开展模型验证和优选，遴选具备泛化性能的故障预测模型进行舰船装备状态监测和故障诊断。本发明提出了一种故障预测模型构建方法，可用于评估舰船装备状态和预测舰船装备寿命，以及支撑装备的使用维修决策。
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公开(公告)号：CN112347588A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011354224.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于小波包分解的旋转机械故障诊断方法，该方法包括以下步骤：1)采集正常状态和故障状态下旋转机械的振动信号；2)选取用于故障特征提取的小波基函数；3)根据选取的小波基函数，通过小波包分解获取振动信号不同频带的子信号；4)计算所述子信号的模糊熵值，得到故障特征向量；5)根据相关性进行特征重要性排序，依此排序结果选取排序结果靠前的设定数量的故障特征向量；6)使用分类器构建故障诊断模型，将选取的故障特征向量与类别标签共同划分为训练集和测试集，并将训练集作为模型的输入训练该模型；7)将测试集输入所述故障诊断模型，得到故障诊断结果。本发明能有效提取高质量的故障特征，提高故障诊断的准确率。
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