公开(公告)号：CN112418306A

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN202011309245.4

申请日：2020-11-20

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司

Inventor： 尹德斌 ,  徐超 ,  沈斌 ,  厉荣宣 ,  彭道刚 ,  姬传晟 ,  戚尔江 ,  王丹豪 ,  吴腾飞

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM‑SVM的燃气轮机压气机故障预警方法，包括：建立燃气轮机压气机的故障知识库，挖掘出压气机故障类型和故障征兆之间的关系。确定压气机的征兆参数种类；利用深度学习LSTM算法对压气机征兆参数正常数据进行训练，建立出良好的预测模型；将模型输出的数据曲线进行监测，将报警数据通过正负偏离度进行数据处理，作为SVM的输入参数进行故障分类，确定压气机的故障类型。本发明通过早期报警信息能够快速发现压气机的故障趋势，为压气机的早期故障预警提供了重要的决策支持。

公开(公告)号：CN114818951A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210489921.3

申请日：2022-05-06

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 ,  上海电力大学

Inventor： 尹德斌 ,  彭道刚 ,  裴浩然 ,  张腾 ,  戚尔江 ,  王丹豪

IPC: G06K9/62 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于NLP‑CNN的燃气轮机控制系统故障诊断分类方法，涉及火电厂故障诊断技术领域。该方法包括：获取资料库，收集与燃气轮机控制系统有关的文本信息，用于构建专用及停用词典；对文本信息进行预处理，形成短文本，并对短文本进行向量化处理；以关键词为标志，从历史日志中提取与关键词相关联的日志集合，形成样本库；采用CNN模型进行词向量训练模型搭建；将样本库中的日志集合进行分词，调取各分词的特征向量，进行模型训练和测试，得到故障诊断的诊断结果。将文本语言处理运用到燃气轮机控制系统故障诊断中，依赖系统自带的日志报警，不依赖机组运行中大量的数据，在保证故障诊断准确性的同时，显著提升了诊断效率。

公开(公告)号：CN114818818A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210489915.8

申请日：2022-05-06

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 ,  上海电力大学

Inventor： 尹德斌 ,  彭道刚 ,  裴浩然 ,  张腾 ,  戚尔江 ,  王丹豪

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于优化随机森林算法的燃气轮机控制系统故障诊断方法，涉及火电厂故障诊断技术领域。该方法包括：在燃气轮机控制系统的速比阀截止阀回路的正常信号中引入预设故障，以构成初始故障数据集；对初始故障数据集进行时域特征提取，以建立故障特征数据集；利用交叉验证，采用网格搜索优化随机森林算法，建立优化随机森林算法的故障诊断模型；将提取的故障特征作为优化随机森林算法的故障诊断模型的输入，以此得到诊断结果，进而实现燃气轮机控制系统的回路的故障诊断。该方法可以有效诊断燃气轮机控制系统回路故障，并且能够提高诊断的准确率。

公开(公告)号：CN112418306B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202011309245.4

申请日：2020-11-20

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司

Inventor： 尹德斌 ,  徐超 ,  沈斌 ,  厉荣宣 ,  彭道刚 ,  姬传晟 ,  戚尔江 ,  王丹豪 ,  吴腾飞

IPC: G06F18/2411 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM‑SVM的燃气轮机压气机故障预警方法，包括：建立燃气轮机压气机的故障知识库，挖掘出压气机故障类型和故障征兆之间的关系。确定压气机的征兆参数种类；利用深度学习LSTM算法对压气机征兆参数正常数据进行训练，建立出良好的预测模型；将模型输出的数据曲线进行监测，将报警数据通过正负偏离度进行数据处理，作为SVM的输入参数进行故障分类，确定压气机的故障类型。本发明通过早期报警信息能够快速发现压气机的故障趋势，为压气机的早期故障预警提供了重要的决策支持。

公开(公告)号：CN114779745A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210489913.9

申请日：2022-05-06

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 ,  上海电力大学

Inventor： 尹德斌 ,  彭道刚 ,  裴浩然 ,  张腾 ,  戚尔江 ,  王丹豪

IPC: G05B23/02 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于VMD‑AR‑LightGBM的燃气轮机控制系统分层故障诊断方法，涉及火电厂故障诊断技术领域。该方法包括：从数据采集系统获取原始故障样本信号，进行数据预处理，形成初始数据集；对初始数据集进行VMD‑AR建模，获得用于表征故障的故障特征向量；根据故障的不同层级特点和故障类型设计多个LightGBM分类模型，形成分层故障诊断模型；使用贝叶斯优化算法对分层故障诊断模型的超参数进行优化，并将待识别信号输入故障诊断模型中，以得到诊断结果，从而实现燃气轮机控制系统回路故障诊断。通过对燃机控制系统进行分层故障诊断，有效地提高故障识别率，为燃气轮机控制系统回路故障诊断提供了重要的决策支持。