基于相关性分析的核电系统运行异常根因定位方法及系统

    公开(公告)号:CN119202996A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411358891.8

    申请日:2024-09-27

    Abstract: 本发明提供一种基于相关性分析的核电系统运行异常根因定位方法及系统,方法包括:对采集的数据基于皮尔逊相关系数法进行相关性分析,得出相关系数矩阵;基于KMeans聚类算法对相关系数矩阵进行相关性分析,得出相关系数较大的聚簇的临界值作为特征阈值;采用LightGBM算法对实时数据进行异常识别,并得到异常测点序列;基于特征阈值和相关系数矩阵,得出异常测点序列的影响序列,计算相关系数权重并得出最终根因测点位置。上述基于相关性分析的核电系统运行异常根因定位方法,基于相关性分析能够自适应系统工况的变化情况,自动定位根因测点,可以表征系统运行异常。

    核电阀门故障诊断方法及系统
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119295815A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411358087.X

    申请日:2024-09-27

    Abstract: 本发明提供一种核电阀门故障诊断方法及系统,诊断方法包括:采集核电厂不同类型阀门的振动信号数据,并将所述振动信号数据进行归一化后绘图保存为目标图片;其中,将所述目标图片中正常的振动信号数据图片作为训练集,而将包含正常和异常的振动信号数据图片作为测试集;基于Wasserstein距离对ProGAN模型的损失函数进行改进并引入阈值确定模块;基于所述目标图片对改进后的模型进行训练。上述核电阀门故障诊断方法,通过对ProGAN模型的改进,有效适应了核电厂阀门数据不平衡问题和阀门多样性问题,同时,基于Wasserstein距离对ProGAN的损失函数进行改进,提高了模型训练的稳定性和生成样本的质量。

    主泵异常检测相关性分析方法及系统

    公开(公告)号:CN117662447A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311658528.3

    申请日:2023-12-05

    Abstract: 本发明提供一种主泵异常检测相关性分析方法及系统,分析方法包括:确定主泵检测目标并获取与所述检测目标相关的物理量参数;根据所述物理量参数建立异常检测相关性预警数据模型;对所述异常检测相关性预警数据模型进行备份和更新,获得不同学习周期的预测模型。采用上述预测方法,采用主泵的高频振动数据,分析主泵的振动情况,基于频谱分析、机器学习和专家系统等方案实现主泵振动数据智能故障诊断,同时结合主泵运行机理开展主泵包括电气、振动、热工各物理量参数相互耦合相关性分析研究,通过预测模型预测待检测参数数据与实际测点数据的差异性分析,实现主泵参数异常检测。

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