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公开(公告)号：CN117195114A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311241068.4
申请日：2023-09-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/2115 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/2413 , G06F18/243 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G07C3/00 , G06F18/2135
Abstract: 本发明提供了一种化工产线状态识别方法及系统，包括：基于化工产线工艺流程的物理空间布局，确定各传感器在物理空间上的相近性；基于各传感器在当前监测时段的监测信号，提取各传感器的信号特征；将各传感器作为各节点，并基于各传感器在物理空间上的相近性，以及各传感器的信号特征的相似度进行节点之间的边连接，获得图结构及其邻接矩阵；将图结构的邻接矩阵，以及各传感器的信号特征组成的节点特征矩阵输入至产线状态识别模型，获得当前监测时段对应的产线状态识别结果。本发明通过将监测信号结合产线过程知识创建图结构，并进行图表征学习以实现知识驱动的产线状态识别，提升了化工产线状态智能识别的准确率。
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公开(公告)号：CN113987802A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111264435.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种水泵水轮机特性系数的计算方法及系统，其中，计算方法包括：对水泵水轮机全特性曲线进行了数值变换，使得变换后的等效全特性曲线在同一单位转速下仅对应一种单位流量；然后基于等效全特性曲线，使用线性网格插值法插值求出相应工况点的力矩和流量；最后采用差分代替微分的方法进行近似计算，求得下一时刻的水泵水轮机特性系数；并对求得的水泵水轮机特性系数进行多次迭代计算后得到稳定特性系数。本发明的稳定特性系数是经多次迭代计算后获得，并可根据不同的水头工况计算出对应的稳定特性系数。本发明的稳定特性系数能显著提高抽水蓄能机组调节系统全水头范围的数值建模仿真计算的精度。
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公开(公告)号：CN112362693B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202011088987.9
申请日：2020-10-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于土壤热通量推求蒸散发量的测算方法和系统，属于水文情报预报技术领域。包括：通过仪器直接测量或者基于土壤温湿参数间接计算的方式，获取目标区域地表面的土壤热通量、地表温度和地表空气比湿；将目标区域地表面的土壤热通量、地表温度和地表空气比湿输入最大熵增蒸散模型，联立求解得到潜热通量；基于单位换算，将潜热通量转化为目标区域的蒸散发。本发明采用土壤热通量测算蒸散发值，通过获取土壤热通量代替净辐射项作为最大熵增蒸散模型的输入，避免了对辐射能量观测的依赖，克服了净辐射变量获取难度大、测量成本高且误差不明确等缺点，使蒸散发计算简便可靠。
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公开(公告)号：CN112633534A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011626375.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种抽水蓄能机组检修效果综合评估方法与系统，具体包括：针对抽水蓄能机组各子系统的状态监测信号和组成部件，分别建立动态模型和静态模型；采用层次分析法分别计算动态模型以及静态模型各层指标决策权重；提取动态模型底层指标特征值；根据特征值以及劣化度模型计算指标劣化度；基于指标劣化度，结合熵权法求取指标劣化度权重；基于指标劣化度权重以及动态模型各层指标决策权重，计算各指标综合权重并计算上一层指标劣化度；直至计算得到顶层指标劣化度，并转换为扣分数据，由此进行动态评估；基于静态模型各层指标决策权重，以及检修前、后各部件扣分数据，进行静态评估；从而实现抽水蓄能机组检修效果综合评估。
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公开(公告)号：CN112464992A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011223107.4
申请日：2020-11-05
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生态闸门特征的水量分配方法及系统，方法包括：计算各生态闸门引水受益区的需水量以及各生态闸门配水的单位生态效益；在待决策河段参考断面制定总水量约束；以NDVI、生态敏感性指数和缺水程度作为生态闸门的分类指标，使用系统聚类的方法分别对缺水程度大于0和缺水程度小于0的生态闸门进行分类；根据生态闸门类型以及来水情况设置各生态闸门的水量许可系数；以线性规划方法求解不同来水情况下生态效益最大时各生态闸门的实际引水量。如此，本发明能够根据众多闸门对水分需求程度、效益回报等对有限水资源进行统筹分配，以获得最大化的生态效益，能够为相关管理机构提供决策支持，对于提高缺水地区水资源利用率具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112329212A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011121401.4
申请日：2020-10-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , A01G27/00 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种农作物的灌溉方法、装置、系统和可读存储介质，属于农业技术领域，所述方法包括：S1：从所述农作物的植被场地采集作物环境信息，所述作物环境信息包括温度数据、湿度数据、长波净辐射数据和短波净辐射数据；S2：利用最大熵增模型对所述作物环境信息进行处理获取所述农作物的潜在蒸散量和实际蒸散量；S3：利用所述潜在蒸散量和所述实际蒸散量计算所述农作物对应的作物系数Kc，所述作物系数Kc用于表征所述农作物受水分胁迫的情况。S4：基于所述农作物对应的作物系数Kc生成灌溉策略，以对所述农作物进行灌溉。本发明针对性对农作物进行灌溉，灌溉可靠性好且准确性高，能够有效地解决对农作物不充分灌溉或是过度灌溉的问题。
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公开(公告)号：CN111397896B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010154567.X
申请日：2020-03-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/045 , G06K9/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种旋转机械故障诊断方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取旋转机械处于正常状态和故障状态下的振动信号，并将其分为训练样本集和待测样本；使用小波包变换方法对获取的振动信号进行分解，得到一系列具有不同频带的子信号；计算所述子信号的符号动力学熵值，得到故障特征向量；将所述训练样本集的故障特征向量作为输入，将所述训练样本集的故障类型标签作为输出，训练得到基于LightGBM分类器模型的故障诊断模型；将所述待测样本的故障特征向量输入所述故障诊断模型，从而得到所述待测样本的故障诊断结果。本发明以小波包分解结合符号动力学熵，有效提取故障特征，再使用LightGBM分类器模型进行故障识别和分类，提高了计算效率和分类准确率。
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公开(公告)号：CN111397896A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010154567.X
申请日：2020-03-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/045 , G06K9/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种旋转机械故障诊断方法、系统及存储介质，所述方法包括：获取旋转机械处于正常状态和故障状态下的振动信号，并将其分为训练样本集和待测样本；使用小波包变换方法对获取的振动信号进行分解，得到一系列具有不同频带的子信号；计算所述子信号的符号动力学熵值，得到故障特征向量；将所述训练样本集的故障特征向量作为输入，将所述训练样本集的故障类型标签作为输出，训练得到基于LightGBM分类器模型的故障诊断模型；将所述待测样本的故障特征向量输入所述故障诊断模型，从而得到所述待测样本的故障诊断结果。本发明以小波包分解结合符号动力学熵，有效提取故障特征，再使用LightGBM分类器模型进行故障识别和分类，提高了计算效率和分类准确率。
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公开(公告)号：CN110080921A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910290802.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 华中科技大学
Inventor： 周建中 , 时有松 , 刘颉 , 郭文成 , 许颜贺 , 段然 , 单亚辉 , 刘畅 , 刘烨 , 赵宇杰 , 李红辉 , 田弟巍 , 闫双庆 , 欧雅雯 , 柳炀 , 张天宇 , 刘宝楠 , 李朝阳 , 顾娟 , 王齐飞
IPC: F03B11/00
Abstract: 本发明公开了一种抽水蓄能电站主进水阀在线监测评估方法和系统，其中所述方法包括：对采集的主进水阀状态信息和主进水阀状态过程量信息进行分析，得到特征参数和告警阈值；根据所述特征参数和越限阈值，实时监测主进水阀运行状态；对所述状态信息和过程量信息进行评分，并根据所述评分对主进水阀及组成主进水阀的各部件进行运行状态评估与故障诊断。本发明通过主进水阀专家系统和知识库，建立主进水阀评分标准，对主进水阀运行状态及组成主进水阀的各部件进行运行状态评分，根据评分实现主进水阀与部件的状态评估与故障诊断，并提供具有针对性的维护与检修建议，提高了抽水蓄能机组及整个电站运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109858352A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811601591.2
申请日：2018-12-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知与改进多尺度网络的故障诊断方法，采用压缩感知压缩样本，能从原样本信号中保留感兴趣的信息，提高数据分析效率。利用压缩感知的高斯测量矩阵乘以信号矩阵，由于高斯测量矩阵是随机矩阵，每次生成的矩阵元素是不同的，产生的训练样本也是不同，产生足够多的训练样本，进一步解决深度模型训练过程中存在的小样本问题，提高了小样本故障诊断的精确率。在具有相同的尺寸和特征映射数量的特征映射之间引入恒等映射，通过对不同层的特征提取，连接不同层的特征拼接为一个整体实现特征融合，得到与输入图像对应的深度融合特征向量，从而解决了多尺度网络优化过程困难问题，能在不同工况下有效识别故障类型。
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