公开(公告)号：CN113591625B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202110804219.7

申请日：2021-07-16

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 雷亚国 ,  王文彬 ,  姜鑫伟 ,  杨彬 ,  李乃鹏 ,  曹军义

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01M13/021 ,  G01M13/028

Abstract: 一种不平衡样本重要性加权的齿轮箱故障诊断方法，首先获取齿轮箱在不同健康状态下的振动信号；其次构建特征提取模块自动获取监测样本的深层故障特征；再次构建加权分类模块，在分类时引入自适应权重对各类样本赋予不同的惩罚因子；最后利用构建考虑样本重要性损失函数以及自适应权重损失函数，交替优化特征提取模块参数与自适应权重；本发明所得智能诊断模型由特征提取模块和加权分类模块构成，考虑到了样本重要性，能够有效克服训练样本不平衡对诊断的不利影响，可以直接利用齿轮箱原始振动信号完成健康状态的识别，实现了不平衡训练数据集情境下齿轮箱的健康状态智能诊断。

公开(公告)号：CN113591625A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110804219.7

申请日：2021-07-16

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 雷亚国 ,  王文彬 ,  姜鑫伟 ,  杨彬 ,  李乃鹏 ,  曹军义

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01M13/021 ,  G01M13/028

Abstract: 一种不平衡样本重要性加权的齿轮箱故障诊断方法，首先获取齿轮箱在不同健康状态下的振动信号；其次构建特征提取模块自动获取监测样本的深层故障特征；再次构建加权分类模块，在分类时引入自适应权重对各类样本赋予不同的惩罚因子；最后利用构建考虑样本重要性损失函数以及自适应权重损失函数，交替优化特征提取模块参数与自适应权重；本发明所得智能诊断模型由特征提取模块和加权分类模块构成，考虑到了样本重要性，能够有效克服训练样本不平衡对诊断的不利影响，可以直接利用齿轮箱原始振动信号完成健康状态的识别，实现了不平衡训练数据集情境下齿轮箱的健康状态智能诊断。

公开(公告)号：CN219654752U

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202320636099.9

申请日：2023-03-27

Applicant: 国电建投内蒙古能源有限公司 ,  国家能源集团新能源技术研究院有限公司 ,  西安交通大学

Inventor： 贺旭杰 ,  谢天 ,  尹俊杰 ,  王一男 ,  高兴 ,  何宁 ,  王文彬 ,  刘明 ,  严俊杰 ,  高满达 ,  王昕

IPC: F01K11/02 ,  F01K13/02 ,  F01K7/38

Abstract: 本实用新型涉及汽轮机技术领域，公开了一种汽轮机系统，包括与锅炉(1)相连的主汽轮机、与所述主汽轮机出口相连的热井(7)、连接于所述主汽轮机和所述热井(7)之间的凝汽器(6)以及旁接于所述主汽轮机上的蒸汽引射器(5)，所述热井(7)通过凝结水及给水管路连接于所述锅炉(1)。通过上述技术方案，在主汽轮机上旁接一台蒸汽引射器，能够在电网下达短期调节运行负荷时，可通过改变蒸汽引射器的引射量，从而改变主汽轮机蒸汽通流量，实现汽轮机出力的灵活调整和快速响应。