公开(公告)号：CN112036540B

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202010927416.3

申请日：2020-09-07

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王航 ,  周桂 ,  彭敏俊 ,  李子康 ,  夏庚磊 ,  徐仁义

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双种群混合人工蜂群算法的传感器数目优化方法。该方法包括：确定传感器优化配置的优化目标函数；建立约束条件函数；根据传感器优化配置的目标函数以及约束条件函数，建立传感器配置的适应度评估函数以及确定传感器数目优化范围；基于所述适应度评估函数和所述传感器数目优化范围，采用双种群混合人工蜂群算法对传感器数目进行优化。本发明能够提高优化计算速度，使传感器优化配置结果更为合理。

公开(公告)号：CN111859773B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202010776989.0

申请日：2020-08-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王航 ,  徐仁义 ,  彭敏俊 ,  夏庚磊 ,  夏虹 ,  刘永阔

IPC: G06F30/25 ,  G06N3/006 ,  G06Q10/20 ,  G06Q10/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明涉及一种基于正则化粒子滤波的电动闸阀故障确定方法及系统，包括：将当前时刻的数据集作为初始粒子集，采用重要性采样方法从初始粒子集中选取预设粒子数目作为当前粒子集；确定当前粒子集中每个粒子的权值，确定有效粒子数；判断有效粒子数是否大于预设门限值，若是确定当前时刻第一状态估计的滤波值，确定下一时刻第一电动闸阀故障值；若否获取最优正则粒子数和最优核带宽，对当前粒子集进行重采样，确定第二状态估计的滤波值，确定下一时刻第二电动闸阀故障值；判断当前时刻是否小于预设时刻，若是将当前时刻更新为下一时刻，重新获取电动闸阀当前时刻的数据集；若否结束。通过本发明的上述方法能提高电动闸阀故障预测的精度。

公开(公告)号：CN111881594A

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN202010776840.2

申请日：2020-08-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王航 ,  彭敏俊 ,  夏庚磊 ,  徐仁义 ,  夏虹 ,  刘永阔

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/14 ,  G06F17/18 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明涉及一种核动力设备的非平稳信号状态监测方法及系统。该监测方法包括：获取核动力设备在正常运行下每个测点的特征信号；对每个所述特征信号进行变分模态分解，构造受约束的变分模型；引入惩罚参数以及惩罚因子，确定所述受约束的变分模型的最优解；根据所述最优解确定模态分量，并对所述模态分量进行筛选，确定本征模态函数；采用多尺度加权排列熵对所述时间序列进行特征提取，确定不同尺度下的实时加权排列熵；根据所述不同尺度下的实时加权排列熵确定不同尺度下各个加权排列熵的加权排列熵统计阈值；对比所述不同尺度下的实时加权排列熵以及所述加权排列熵统计阈值，确定核动力设备的非平稳信号状态。本发明能够提高检测精度。

公开(公告)号：CN111859773A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010776989.0

申请日：2020-08-05

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王航 ,  徐仁义 ,  彭敏俊 ,  夏庚磊 ,  夏虹 ,  刘永阔

IPC: G06F30/25 ,  G06N3/00 ,  G06Q10/00 ,  G06Q10/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明涉及一种基于正则化粒子滤波的电动闸阀故障确定方法及系统，包括：将当前时刻的数据集作为初始粒子集，采用重要性采样方法从初始粒子集中选取预设粒子数目作为当前粒子集；确定当前粒子集中每个粒子的权值，确定有效粒子数；判断有效粒子数是否大于预设门限值，若是确定当前时刻第一状态估计的滤波值，确定下一时刻第一电动闸阀故障值；若否获取最优正则粒子数和最优核带宽，对当前粒子集进行重采样，确定第二状态估计的滤波值，确定下一时刻第二电动闸阀故障值；判断当前时刻是否小于预设时刻，若是将当前时刻更新为下一时刻，重新获取电动闸阀当前时刻的数据集；若否结束。通过本发明的上述方法能提高电动闸阀故障预测的精度。

公开(公告)号：CN111784010A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010654740.2

申请日：2020-07-09

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王航 ,  徐仁义 ,  彭敏俊 ,  夏庚磊 ,  夏虹 ,  刘永阔

IPC: G06Q10/00 ,  G06Q10/04 ,  G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及一种电动闸阀剩余使用寿命预测方法及系统，该方法包括：根据电动闸阀的典型故障和老化机理建立粒子滤波状态方程；获取电动闸阀当前时刻的第一退化数据；采用训练好的神经网络对所述第一退化数据进行校正，得到校正第一退化数据；所述训练好的神经网络包括卷积核和LSTM网络；根据所述粒子滤波状态方程和所述校正第一退化数据确定下一时刻的第二退化数据；所述第二退化数据为电动闸阀剩余使用寿命。通过本发明的上述方法及系统能够对电动闸阀剩余使用寿命进行预测，提高剩余使用寿命预测的准确性。