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公开(公告)号：CN114185321A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111001164.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种改进多分类孪生支持向量机的电动执行机构故障诊断方法，采用电动执行机构健康状态及故障状态下的数据，作为原始数据集；对数据进行小波包分析提取特征向量，构建训练样本集和测试样本集。将训练样本集放入多分孪生支持向量机故障诊断模型中，得到分类器，再将测试样本集放入分类器中，得到故障诊断结果。本发明通过小波包分析方法对数据进行特征提取，能消除复杂执行器故障数据时的模态混叠，并将淹没在强数据中的弱数据分量分离出来，有效减少实验误差，显著提升了故障诊断的效果。
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公开(公告)号：CN111857098A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010733540.6
申请日：2020-07-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了属于故障诊断技术领域的一种基于信息统计分析的燃气轮机电动执行器的故障诊断方法；包括以下步骤：数据采集及预处理、数据存储与对比、数据匹配诊断与补偿修正、数据处理及对突发状况的应对：首先故障诊断模块对处理后的燃气轮机电动执行器的实时信息进行诊断，快速准确地知晓燃气轮机电动执行器是否出现故障；有效提高故障诊断准确性，且适用性强，能够诊断出大部分故障信息，提高了诊断效率；若燃气轮机电动执行器发生未知故障时，联锁报警层将会启动运行监控模块监控运行状况或者启动报警处理模块发出报警，传至外界控制设备紧急切断电源进行联锁；实现了对突发状况的有效控制，减小了没有计划停机所导致的极大经济损失。
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公开(公告)号：CN111796511A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010723044.2
申请日：2020-07-24
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提出一种液压执行器的小波神经网络PID在线控制方法及系统，利用PID控制模块对液压执行器模块的输入流量进行闭环控制，利用小波神经网络对PID控制模块参数进行优化，对控制器参数进行实时在线整定；输出流量信号在传入反馈传感器的同时进行信号转换并传入信号处理器，并通过终端设备在线直观展示流量变化。本发明可弥补传统方法存在的不足，降低控制时间，提高控制效率，减少并消除因控制迟滞造成的故障发生。同时，将系统的输出连接入终端设备，可直观清晰的表现出系统流量的变化。
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公开(公告)号：CN114154254A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111001163.8
申请日：2021-08-30
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了属于燃气轮机故障诊断技术领域的一种燃气轮机电动执行器故障诊断方法。包括步骤1：对采集到的流量信号样本进行标准化预处理；步骤2：对步骤1中的数据集合进行工况辨识和初步聚类，再对高斯概率密度的函数模型进行训练；步骤3：构建自我学习网络模型，对自我学习网络模型进行训练，提取流量信号样本的数据特征并保存自我学习网络模型的网络权重；步骤4：构建电动执行器的状态分类与识别网络模型，载入网络权重参数；步骤5：对电动执行器的GMM‑1DCNN的网络权重进行微调。本发明在诊断精度与诊断效率方面有较强优势，避免了直接处理数据带来的数据处理工作量大、有效特征难以提取等弊端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111859809A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010732419.1
申请日：2020-07-27
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提出了基于模糊理论的燃气轮机系统故障模式及影响分析方法，确定FMEA对象的主要故障模式及评价标准；由多名专家分别基于各评价标准对各故障模式的等级进行评分，得到初始模糊评价矩阵；通过初始模糊评价矩阵及确信程度计算模糊综合评价矩阵；通过FRP算子计算模糊风险概率矩阵；由层次分析法得到评价指标的相对权重向量；计算各故障模式的主观风险顺序数；通过客观风险事故矩阵对主观风险顺序数修正得到最终的综合风险顺序数。本发明相对传统基于模糊理论的FMEA方法，不仅考虑了专家对评分结果的确信程度，且使用FRP算子作为主观RPN值的标准，并在计算最终的风险顺序数时引入客观风险事故矩阵使排序结果更为可信。
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公开(公告)号：CN114154254B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111001163.8
申请日：2021-08-30
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了属于燃气轮机故障诊断技术领域的一种燃气轮机电动执行器故障诊断方法。包括步骤1：对采集到的流量信号样本进行标准化预处理；步骤2：对步骤1中的数据集合进行工况辨识和初步聚类，再对高斯概率密度的函数模型进行训练；步骤3：构建自我学习网络模型，对自我学习网络模型进行训练，提取流量信号样本的数据特征并保存自我学习网络模型的网络权重；步骤4：构建电动执行器的状态分类与识别网络模型，载入网络权重参数；步骤5：对电动执行器的GMM‑1DCNN的网络权重进行微调。本发明在诊断精度与诊断效率方面有较强优势，避免了直接处理数据带来的数据处理工作量大、有效特征难以提取等弊端。
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公开(公告)号：CN114185321B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202111001164.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种改进多分类孪生支持向量机的电动执行机构故障诊断方法，采用电动执行机构健康状态及故障状态下的数据，作为原始数据集；对数据进行小波包分析提取特征向量，构建训练样本集和测试样本集。将训练样本集放入多分孪生支持向量机故障诊断模型中，得到分类器，再将测试样本集放入分类器中，得到故障诊断结果。本发明通过小波包分析方法对数据进行特征提取，能消除复杂执行器故障数据时的模态混叠，并将淹没在强数据中的弱数据分量分离出来，有效减少实验误差，显著提升了故障诊断的效果。(56)对比文件Zhiwen Liu.A hybrid intelligentmulti-fault detection method for rotatingmachinery based on RSGWPT, KPCA and TwinSVM《.ISA Transactions》.2017,第66卷249-261.Zhaoya Li.Research on Fault Diagnosisof Electric Control Valve Based on WPT-TWSVM《.2021 36th Youth Academic AnnualConference of Chinese Association ofAutomation (YAC)》.2021,649-654.
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公开(公告)号：CN111857098B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202010733540.6
申请日：2020-07-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了属于故障诊断技术领域的一种基于信息统计分析的燃气轮机电动执行器的故障诊断方法；包括以下步骤：数据采集及预处理、数据存储与对比、数据匹配诊断与补偿修正、数据处理及对突发状况的应对：首先故障诊断模块对处理后的燃气轮机电动执行器的实时信息进行诊断，快速准确地知晓燃气轮机电动执行器是否出现故障；有效提高故障诊断准确性，且适用性强，能够诊断出大部分故障信息，提高了诊断效率；若燃气轮机电动执行器发生未知故障时，联锁报警层将会启动运行监控模块监控运行状况或者启动报警处理模块发出报警，传至外界控制设备紧急切断电源进行联锁；实现了对突发状况的有效控制，减小了没有计划停机所导致的极大经济损失。
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公开(公告)号：CN114186578A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111001150.0
申请日：2021-08-30
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提出一种基于信号分解的燃气轮机电动执行机构故障诊断方法，并构建一种在线诊断平台。确定电动执行机构可能发生的故障类型，利用dSPACE系统与实物部分相连并采集数据；利用变分模态分解(VMD)与希尔伯特(Hilbert)变换相结合的改进变分模态分解(VHT)方法，消除噪声干扰，进行故障特征提取；利用t分布随机邻域嵌入算法(t‑SNE)二次降维可视化，使故障特征更明显；利用k‑means聚类完成分类诊断。本发明可弥补传统方法的模态混叠、分解层数多、耗时长、故障特征不明显导致诊断准确率低的不足，可提高诊断效率与诊断准确率。
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