-
公开(公告)号：CN114997273A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210471530.9
申请日：2022-04-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/62 , G06T7/00 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的高温部件在线寿命预测方法，包括以下步骤：S1、获取高温部件的温度分布图像，并对温度分布图像进行预处理；S2、对温度分布图像进行特征提取，检测涂层样本的缺陷数据，输入到寿命预测模型；S3、通过基于物理模型的高温部件健康度评估方法，获得第一剩余寿命估计值，通过基于机器学习的高温部件健康度评估方法，获得第二剩余寿命估计值；S4、通过基于信息熵的数据融合方法，计算得到第一剩余寿命估计值和第二剩余寿命估计值的权重值；S5、根据相应的权重值，计算高温部件的剩余寿命值，获得高温部件的健康度评估结果。与现有技术相比，本发明具有提升高温部件寿命预测结果的准确性，保证燃气轮机安全高效运转等优点。
-
公开(公告)号：CN114997273B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210471530.9
申请日：2022-04-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉的高温部件在线寿命预测方法，包括以下步骤：S1、获取高温部件的温度分布图像，并对温度分布图像进行预处理；S2、对温度分布图像进行特征提取，检测涂层样本的缺陷数据，输入到寿命预测模型；S3、通过基于物理模型的高温部件健康度评估方法，获得第一剩余寿命估计值，通过基于机器学习的高温部件健康度评估方法，获得第二剩余寿命估计值；S4、通过基于信息熵的数据融合方法，计算得到第一剩余寿命估计值和第二剩余寿命估计值的权重值；S5、根据相应的权重值，计算高温部件的剩余寿命值，获得高温部件的健康度评估结果。与现有技术相比，本发明具有提升高温部件寿命预测结果的准确性，保证燃气轮机安全高效运转等优点。
-
公开(公告)号：CN111752259B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202010489253.5
申请日：2020-06-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，具体包括以下步骤：步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据并叠加，标注故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；步骤S2：逐个数据库里的传感器信号，利用小波分解进行处理，构成多维度的信号特征向量作为本体特征；步骤S3：带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当训练集的回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器，对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。与现有技术相比，本发明具有提高传感器信号故障识别的准确率、同时识别故障类型等优点。
-
公开(公告)号：CN111752259A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010489253.5
申请日：2020-06-02
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机传感器信号的故障识别方法，具体包括以下步骤：步骤S1：获取燃气轮机控制系统的传感器运行数据和故障信号数据并叠加，标注故障类型标签，形成传感器故障信号数据库；步骤S2：逐个数据库里的传感器信号，利用小波分解进行处理，构成多维度的信号特征向量作为本体特征；步骤S3：带有故障类型标签的传感器信号按比例分成训练集和测试集，输入故障分类器进行训练，当训练集的回归输出的故障结果与其故障类型标签之间的准确率小于设定阈值时，输出训练完成的故障分类器，对测试集进行识别，记录分类结果、分类准确率和识别用时。与现有技术相比，本发明具有提高传感器信号故障识别的准确率、同时识别故障类型等优点。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.013 seconds)
