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公开(公告)号：CN117010107A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310951301.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明一种调整离心泵扬程特性曲线参数模拟离心泵加速退化装置，包括：利用离心泵的说明书数据拟合出离心泵的扬程特性曲线参数K1、K2、K3的拟合模块；离心泵不同型号设定离心泵退化时的常数的离心泵基本参数设定模块：将离心泵轴承磨损、密封环磨损以及叶轮磨损转换为退化系数的变化的离心泵退化系数生成模块；计算离心泵发生退化时，参数K1、K2、K3的变化，通过与离心泵退化时管路模型联合仿真出流量、扬程的变化的离心泵扬程特性变化参数变换模块；依据转速的变化、容积效率的变化、流量的变化、扬程的变化计算出扭矩的变化的离心泵退化时扭矩计算模块；仿真离心泵退化时线电流的变化的离心泵电动机模块。
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公开(公告)号：CN117610274A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311593477.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑SE‑GRU神经网络的柴油机变工况故障诊断方法，通过对柴油机变工况故障诊断模型进行变工故障类型的模拟，获取变工故障时柴油机的运行故障数据，并根据变工故障类型与对应的运行故障数据获取柴油机变工况故障数据集；对柴油机变工况故障数据集进行预处理后，划分故障样本数据训练集与故障样本数据测试集；搭建基于CNN‑SE‑GRU的柴油机故障诊断神经网络模型，并通过故障样本数据训练集进行模型训练，获取优化柴油机故障诊断神经网络模型；将故障样本数据测试集的数据输入至训练好的优化柴油机故障诊断神经网络模型，进行柴油机变工况故障诊断获取故障诊断类型。对于变工况下柴油机故障诊断具有较高的准确率，能够对柴油机不同工况下故障有效进行诊断。
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公开(公告)号：CN117520878A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310985554.0
申请日：2023-08-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于CA‑CNN‑GRU注意力机制神经网络的压气机性能退化诊断方法，包括：获取压气机历史工作数据进行标准化，构建压气机工作数据集；将所述压气机工作数据集划分为训练样本集和测试样本集；基于所述训练样本集中的样本数据训练CA‑CNN‑GRU注意力机制神经网络，所述CA‑CNN‑GRU注意力机制神经网络用于对压气机工作特征数据进行分类，分类结果对应压气机性能退化状态；实时获取压气机当前工作特征数据，输入训练好的CA‑CNN‑GRU注意力机制神经网络进行压气机性能退化诊断，从而获取诊断结果。本发明主要利用CA‑CNN‑GRU组合神经网络诊断模型针对少量样本数据进行气压计性能的精确评价，为推进系统的维修、维护、保养工作提供有效的数据支持和智力保障。
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公开(公告)号：CN117235934A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311415261.5
申请日：2023-10-28
Applicant: 大连海事大学 , 大连海大智船科技有限责任公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/126 , G06F119/04
Abstract: 本发明一种离心泵退化监测与退化等级识别判断方法，包括以下步骤：基于离心泵退化机理的数学模型，采用最小信息鉴别原理将主观赋权、客观赋权结合，提出一种依据组合权重计算得出的离心泵的健康指标；基于离心泵的实时运转数据，对于离心泵的健康指标进行验证；对离心泵的退化等级进行划分，并依据健康指标的大小对离心泵的退化等级进行识别；采用数据分组处理算法，利用已有离心泵退化数据，训练了离心泵退化监测模型，得到训练好的离心泵退化监测模型，依据训练好的离心泵退化监测模型模型输出的健康指标，根据计算出的健康指标对照离心泵的退化等级，实现对离心泵的退化等级进行判断，该方法GA‑GMDH模型可以较好的计算各个时刻的健康指标。
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