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公开(公告)号：CN111784010B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010654740.2
申请日：2020-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/00 , G06Q10/04 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02 , G06F119/04
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。
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公开(公告)号：CN112036087A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010908792.8
申请日：2020-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及一种多策略融合的核动力关键设备故障诊断方法及系统。该方法包括获取每一个核动力关键设备的每个测点的故障数据以及故障数据的类型；对每个测点的原始故障信号进行经验模态分解，得到每个测点的原始故障信号的各阶本征模态函数分量；对各阶本征模态函数分量进行相空间重构，得到特征参数；根据特征参数，采用排列熵算法，得到排列熵特征；根据排列熵特征，采用核主元分析，确定异常检测模型；根据排列熵特征以及故障数据的类型构建故障分类模型；确定每一个核动力关键设备的每个测点的实时数据的排列熵特征；利用异常检测模型和故障分类模型实现数据的检测和故障分类。本发明提高故障诊断的准确率，并提供诊断结果的出现概率排序。
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公开(公告)号：CN112036042A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010908120.7
申请日：2020-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/04 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解的动力设备异常检测方法及系统。所述基于变分模态分解的动力设备异常检测方法，包括：获取待测动力设备的运行数据；运行数据为非平稳随机数据；对待测动力设备的运行数据进行变分模态分解，得到多个待测本征模态函数；对各待测本征模态函数进行相空间重构，得到多个待测重构特征参数；计算各待测重构特征参数的排列熵和样本熵，并对待测重构特征参数的排列熵和待测重构特征参数的样本熵进行合并，得到待测特征；将待测特征输入至训练好的卷积自编码器中，得到待测动力设备的故障诊断结果。本发明能及时快速地检测出非平稳、非线性的早期微小异常，提高检测的准确性和检测效率。
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公开(公告)号：CN111881627A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010776373.3
申请日：2020-08-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/00 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种核动力装置故障诊断方法和系统。所述核动力装置故障诊断方法包括：获取训练好的核动力装置故障诊断模型；采用传感器获取核动力装置中各子系统的运行数据；根据所述运行数据，采用核动力装置故障诊断模型确定所述子系统的故障类别以及与所述故障类别相对应的故障概率。本发明提供的核动力装置故障诊断方法和系统通过采用训练好的核动力装置故障诊断模型，得到的故障类别和故障概率，在提高故障诊断结果准确性、故障诊断效率的同时，确保了诊断结果的稳定性。
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公开(公告)号：CN107315907B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710411375.0
申请日：2017-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G16H50/50
Abstract: 本发明提供的是一种动态环境下姿态可变的人体剂量仿真方法。包括建立虚拟人三维模型，包括人体组织和器官；采用在组织、器官模型内均匀分布的监测点对组织和器官进行描述，将监测点与人体器官和组织进行绑定；建立人员作业姿态动作的骨骼动画，将骨骼动画与器官进行绑定,监测点随着作业过程的骨骼动画进行位置变换；计算人体组织或器官的吸收剂量；计算一个计算时间步长下的人体有效剂量；将作业过程中，每个离散时间步长下的组织或器官吸收剂量以及人体有效剂量累加，获取人员在整个作业过程中接受的剂量结果。本发明同时兼顾人体姿态变换与动态辐射环境条件，进行人体辐射剂量计算仿真，建模方法更灵活、高效，计算更简便，结果更可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108470093A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810165807.9
申请日：2018-02-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种放射源切割操作的辐射剂量计算仿真方法，属于核设施退役仿真领域。本发明包括在三维建模软件中建立物体的三维几何模型并导出作为初始输入；读取物体三维模型文件，获取物体的网格模型；切割面近似；物体表面三角网格分割；剖面生成；采样生成点核；采用点核方法进行伽马辐射剂量计算。本发明依靠虚拟现实技术实现任意形状几何体和放射源在复杂切割操作下的自动建模，利用切割产物的网格模型和采样生成点核的方式进行剂量评估，使得虚拟现实模型与剂量计算相结合，计算过程更加灵活、高效。
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公开(公告)号：CN107038322A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710382281.5
申请日：2017-05-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种任意形状放射源的辐射剂量仿真方法。(1)在三维建模软件中建立物体的三维几何模型并导出，作为初始输入；(2)读取物体三维模型文件，获取物体的网格模型；(3)空间剖分；(4)采用长方体对物体模型粗近似；(5)采用三角形面片对物体模型表面精近似；(6)采样生成点核；(7)采用点核方法进行伽马辐射剂量计算。本发明没有依靠手动书写几何模型文件，依靠虚拟现实技术实现任意形状几何体和放射源的自动建模，而且点核生成方式采用随机采样方式，建模方法更灵活、高效，计算更简便。
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公开(公告)号：CN119126568A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411263511.2
申请日：2024-09-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体强化学习的核动力装置协调控制方法及系统，方案可以包括：基于多智能体强化学习的核动力装置协调控制方法，通过关键设备运行机理和边界条件分析，结合实际设计参数和PI控制器，获得易于计算机快速仿真的系统集总参数模型。在此基础上，通过多智能体强化学习对不同局部控制系统之间的相互影响和输入输出参数之间的耦合关系综合考虑，根据特定的奖惩机制实现核动力装置工况转换过程中系统全局的协调优化。
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公开(公告)号：CN117892136A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410088178.X
申请日：2024-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N20/10
Abstract: 本申请技术方案公开一种样本不平衡时的核动力装置故障诊断方法，方案可以包括：对于待进行故障检测的核动力装置，确定该待进行故障检测的核动力装置的若干个故障类型并进行特征参数的采集，对采集的特征参数进行类型标记，采用合成少数类过采样技术SMOTE对所述故障类型对应的故障状态下的特征参数进行样本扩充，得到样本平衡数据进行归一化处理，通过卷积神经网络中的卷积核与输入数据之间的卷积计算提取出数据中包含的特征，将深层特征数据输入到支持向量机中，对其进行训练；采用粒子群算法对参数进行自适应寻优，采用优化后的支持向量机对深层特征数据进行识别，以确定核动力装置的运行状态，并将诊断结果反馈到人机交互界面上。
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公开(公告)号：CN116779202A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310573448.1
申请日：2023-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的核电厂转动设备智能故障诊断方法及系统，涉及智能核电厂技术领域，本发明通过深度学习实现数字空间与现实空间数据的互相补充，解决核电厂转动设备故障数据不充分问题；基于数据融合的思想实现诊断模型的多源数据整合，能够提高诊断结果的准确性；本发明还提出了一种数字孪生模型的更新方法，保证核电厂转动设备在运行过程中产生新工况或训练好的孪生模型无法满足要求时，可实现数字孪生模型的更新，从而保证数字孪生模型与物理空间模型的一致性。
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