公开(公告)号：CN118886300A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410899510.0

申请日：2024-07-05

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王琪冰 ,  章鑫涵 ,  李文健 ,  苏宏业 ,  陆佳炜 ,  肖刚 ,  李琛 ,  邹云鹤 ,  谢磊

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F18/214

Abstract: 一种基于数字孪生的工业锅炉故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1，建立锅炉数字孪生模型；步骤2，使用构建的数字孪生模型模拟锅炉的各种故障状态；步骤3：将故障数据分割为训练集和测试集，然后对步骤2得到的特征数据进行预处理；步骤4：构建具有物理约束的对抗生成网络PCGAN；步骤5：利用从数字孪生模型导出的数据来训练PCGAN，实现工业锅炉故障诊断。本发明提高数字孪生体模型实时状态检测和故障诊断结果的时效性。

公开(公告)号：CN118839604A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410899539.9

申请日：2024-07-05

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王琪冰 ,  章鑫涵 ,  李文健 ,  苏宏业 ,  陆佳炜 ,  肖刚 ,  李琛 ,  邹云鹤 ,  谢磊

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F17/13 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/20 ,  G06F18/214

Abstract: 一种基于物理知识对抗生成网络的工业锅炉故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1，首先获取工业锅炉历史运行数据并进行数据预处理；步骤2，建立物理知识神经网络模型，建立锅炉相关的质量和能量守恒方程，通过物理知识神经网络来模拟锅炉运行；步骤3，建立改进的对抗生成网络模型，对抗生成网络使用生成器和鉴别器之间的竞争来生成满意的数据，其参数由生成器和鉴别器交替训练；步骤4，利用训练样本集对诊断模型进行训练，用测试集进行故障诊断测试，通过算法对比验证所述方法的有效性与优越性。本发明在锅炉故障数据质量差或者稀缺的情况下也可以实现对工业锅炉的故障诊断。