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公开(公告)号：CN119226991A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411013316.4
申请日：2024-07-26
Applicant: 华能核能技术研究院有限公司 , 华能山东石岛湾核电有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06F17/16 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种基于状态估计的主氦风机健康状态评估系统及方法，涉及核电站设备状态监测与健康管理技术领域，包括数据采集单元、特征提取单元、状态估计单元和健康评估单元。该系统采用多传感器数据融合、机理数据混合建模、主动增量学习等策略，构建了端到端的健康状态评估模型；引入区块链技术实现了数据安全共享和可信计算。本系统能够综合利用多源异构数据，自动、实时、准确地评估主氦风机的健康状态，为智能运维决策提供可靠依据。本发明提高了核电站的安全性和经济性，推动了核电设备的智慧化发展。
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公开(公告)号：CN119337551A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411135937.X
申请日：2024-08-19
Applicant: 华能核能技术研究院有限公司 , 华能山东石岛湾核电有限公司
IPC: G06F30/20 , G01M13/04 , G01M13/045 , G01R31/00 , G06F30/17
Abstract: 本发明公开了一种主氦风机故障诊断的电磁轴承故障模式分析方法包括，建立电磁轴承‑转子‑机架高保真耦合动力学模型；提取故障特征频率和振动幅值，对监测信号进行预处理，提取多源异构的故障特征；评估各特征对故障的敏感性，设计自适应加权D‑S证据理论融合算法，通过动态调整信息源权重对轴承故障模式进行识别；搭建卷积神经网络模型自动提取工况对应的深层故障特征，并采用迁移学习策略在不同工况间进行诊断模型自适应；使用GRU网络对时序监测数据进行训练学习，预测轴承故障的发展趋势，采用启发式算法优化风机运维策略。本方法能够克服现有方法的局限性，实现轴承故障的精准诊断和趋势预测，为旋转机械的智能运维提供关键技术支撑。
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公开(公告)号：CN119150086A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410947251.4
申请日：2024-07-16
Applicant: 华能核能技术研究院有限公司 , 华能山东石岛湾核电有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/092 , F04D27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器数据融合的主氦风机健康状态评估方法。该方法采用振动、温度、电流等多传感器对主氦风机进行全面监测，利用深度学习模型对多源异构数据进行特征提取与融合，构建了基于知识图谱的故障诊断知识库，实现了主氦风机健康状态的实时、准确评估和潜在故障模式的智能诊断。同时，该方法还引入强化学习算法，对主氦风机的维护策略进行自动优化，最大限度地提高设备可靠性，降低全寿命周期成本。本发明提供的方法具有良好的适应性和可扩展性，可推广应用于核电及其他工业领域，为提升关键设备的智能化水平和运行安全性提供了重要的技术支撑。
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公开(公告)号：CN118686671A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410663074.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 华能核能技术研究院有限公司 , 华能山东石岛湾核电有限公司
Abstract: 本发明涉及高温汽冷堆技术领域，尤其是一种汽轮机组轴封漏汽检测装置，包括，伸缩组件和排汽组件，其中伸缩组件包括管道、固定连接在两个管道连接处的环形罩、与环形罩连接的滑杆、与滑杆配合的警报件、与环形罩固定连接的安装板以及与安装板连接的矩形板。本发明装置通过伸缩组件能够在管道连接处发生漏汽时触发警报对工作人员进行提示，同时通过排汽组件在触发警报后能够对管道连接处堆积在环形罩内的汽体进行排放，避免汽体大量排放堆积在环形罩内造成膨胀，导致工作人员打开环形罩对漏汽处进行检修时发生意外，具有较好的安全性，同时能够减小环形罩承受的挤压，增加环形罩的使用寿命，实用性较佳。
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公开(公告)号：CN119293678A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411092677.2
申请日：2024-08-09
Applicant: 华能核能技术研究院有限公司 , 华能山东石岛湾核电有限公司
IPC: G06F18/2433 , G21C15/253 , G06F18/25 , G06F18/2131 , G06N3/092 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了多源异构数据融合的主氦风机状态监测与预警方法包括，采集主氦风机振动数据、电机参数数据和环境数据，并对数据进行预处理，采用基于注意力机制的深度神经网络对多源异构数据进行融合，输出综合的故障诊断特征向量；基于融合特征的故障诊断模型，采用生成对抗网络训练模拟未来故障情况的生成器模型，将所述生成器模型与基于LSTM的故障预测模型进行对抗训练；采用深度强化学习算法，对核岛层诊断模型、预测模型进行自适应优化，并基于诊断和预测结果触发故障预警。本方法构建一个分层的工业物联网架构，实现主氦风机的智能监测与预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119163625A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410957592.X
申请日：2024-07-17
Applicant: 华能核能技术研究院有限公司 , 华能山东石岛湾核电有限公司
Abstract: 本发明公开了基于电磁轴承监测的主氦风机智能维护决策方法，采用边－云协同架构，对电磁轴承多源监测数据进行自适应特征提取与融合；引入图神经网络、主动联邦学习等人工智能模型，自适应构建轴承健康状态表示；通过时空异常检测模型捕获早期故障征兆，并采用因果注意力推理揭示故障溯因，形成可解释维护策略。本发明利用人工智能技术赋能核电汽轮机组关键设备的预测性维护，为提升核电运行安全性、经济性提供新思路和新方法。
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公开(公告)号：CN119150085A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410943578.4
申请日：2024-07-15
Applicant: 华能核能技术研究院有限公司 , 华能山东石岛湾核电有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/096 , G06N5/045 , G06F18/25 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G08B21/18 , G08B31/00 , F04D27/00
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的主氦风机故障诊断系统及方法，属于主氦风机故障诊断技术领域，包括，融合振动、电流、温度等多源传感器数据，采用注意力机制卷积神经网络进行故障模式识别和根源定位；同时，引入健康指数预测模型和动态预警阈值，实现多级别实时预警；此外，通过在线学习和迁移学习技术，赋予诊断模型持续进化和快速部署能力。本发明集故障诊断、趋势预测、预警决策、自适应学习于一体，为主氦风机智能运维提供了新思路，在提高核电机组安全性、可靠性和经济性方面具有重要价值。
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公开(公告)号：CN118934705A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411107081.5
申请日：2024-08-13
Applicant: 华能核能技术研究院有限公司 , 华能山东石岛湾核电有限公司
Abstract: 本发明公开了结合故障机理分析的主氦风机故障演化趋势预测方法，涉及核电站关键设备状态监测与故障诊断技术领域，包括，获取主氦风机的运行监测数据，基于所述运行监测数据，构建主氦风机的多尺度故障机理模型；利用所述多尺度故障机理模型对运行监测数据进行特征提取，得到故障特征；基于所述故障特征，采用主动迁移学习策略，训练故障预测模型，获得主氦风机故障的演化趋势预测结果；将所述演化趋势预测结果与主氦风机的三维模型结合，构建主氦风机的数字孪生体，实现故障溯源分析与可视化展示。本方法显著提高了主氦风机故障预测的精准性、泛化性、可解释性，为预测性维护决策提供可靠依据，对提升核电站安全性、经济性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118501571A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410375294.X
申请日：2024-03-29
Applicant: 华能核能技术研究院有限公司 , 华能山东石岛湾核电有限公司
IPC: G01R31/00 , H05K5/02 , H05K7/14 , H04N23/50 , H04N23/20 , H04N7/18 , G01R1/04 , G01M3/04 , G01M3/26 , G01M3/32
Abstract: 本发明公开了一种主氦风机液冷型变频器在线监测设备，包括，监测机构，包括底板，设置于底板上的第一柜体与第二柜体，设置于第一柜体内部的采集部，设置于第二柜体内部的监测部；弹出机构，包括设置于第二柜体内部的防护门，设置于防护门上的置物槽，设置于置物槽内部的支撑部，设置于第二柜体上的腔室和滑槽，设置于滑槽内部的滑动部，设置于腔室内部的驱动部，设置于驱动部上的弹出部，以及设置于第二柜体上的辅助部；锁定机构，包括设置于滑动部上的锁定部，设置于锁定部上的复位部，设置于滑动部上的拨动部，以及设置于支撑部上的固定部。通过监测机构、弹出机构和锁定机构的设置，可以方便对不同柜体内部进行监测的同时打开所有的防护门。
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公开(公告)号：CN119150087A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411033862.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 华能核能技术研究院有限公司 , 华能山东石岛湾核电有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N20/00 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06Q10/20
Abstract: 本发明公开了一种融合信号处理和智能算法的主氦风机剩余寿命预测方法，涉及机械设备状态监测和维护管理技术领域，包括，通过多传感器采集设备运行数据，利用主成分分析进行特征融合，采用深度学习算法实现故障模式识别，利用迁移学习和XGBoost算法预测设备剩余寿命，将诊断和预测模型集成到在线监测系统中，实现设备健康状态的实时感知和动态预测，并提供检修与备件管理的决策支持。本方法有效提高了主氦风机故障诊断和寿命预测的准确性，为设备的安全运行和智能维护提供了新思路。
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