- 专利标题： 烟气热水型溴化锂制冷机组的故障预测方法及系统
-
申请号： CN201810436904.7申请日： 2018-05-09
-
公开(公告)号： CN108334999B公开(公告)日： 2024-02-27
- 发明人: 赵峰 , 张广渊 , 庞程程 , 刘玮 , 王书新
- 申请人： 山东交通学院
- 申请人地址： 山东省济南市天桥区交校路5号
- 专利权人： 山东交通学院
- 当前专利权人： 山东交通学院
- 当前专利权人地址： 山东省济南市天桥区交校路5号
- 代理机构： 济南圣达知识产权代理有限公司
- 代理商 刘莹莹
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q10/0635 ; G06N3/047 ; F25B15/06 ; F25B49/04
摘要：
合性强、运行工况多变造成难准确预测故障的关本发明公开了烟气热水型溴化锂制冷机组 键技术难题，实现了溴化锂机组的智能实时故障的故障预测方法及系统，故障预测方法包括：步 预测并准确定位故障位置，对烟气热水型溴化锂骤一，采集制冷机组的运行状态系统变量Xi；步 机组的安全稳定并高效运行、降低维护成本、延骤二，设置制冷机组的故障模式变量Ej；步骤三， 长使用寿命具有十分重要的意义。建立正常运行状态数据库和故障运行数据库；步骤四，采用基于Sigmod的数据归一化方法对运行(56)对比文件Gu Yuhai.Research on failure prediction using dbn and lstm neuralnetwork《.2018 57th Annual Conference ofthe Society of Instrument and ControlEngineers of Japan (SICE)》.2018,1705-1709.Zehai Gao.Deep quantum inspiredneural network with application toaircraft fuel system fault diagnosis.《Neurocomputing》.2017,第238卷13-23.
公开/授权文献
- CN108334999A 烟气热水型溴化锂制冷机组的故障预测方法及系统 公开/授权日：2018-07-27
