公开(公告)号：CN113835412A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111067553.5

申请日：2021-09-13

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 ,  上海电力大学

Inventor： 沈斌 ,  徐超 ,  厉荣宣 ,  孙志伟 ,  杨佳杰 ,  彭道刚 ,  云世豪 ,  张腾 ,  裴浩然 ,  王丹豪

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明涉及一种基于数据驱动的的燃气轮机控制系统传感器故障诊断方法流程图。对燃气轮机控制系统传感器正常信号引入偏差故障、漂移故障、冲击故障以及周期性干扰故障四种故障，构造传感器故障信号，利用WPT方法对构造传感器故障信号进行处理，通过计算各个频段信号的能量占比得到故障特征向量，利用等频离散化方法和粗糙集理论对故障特征向量进行属性约简，得到故障特征样本集。通过MFO算法对BPNN的初始权值和阈值进行优化，建立MFO‑BPNN故障诊断模型，并将故障特征样本输入到诊断模型中训练，获得最优BPNN模型用于故障诊断。能够快速的、准确的识别燃气轮机控制系统传感器故障类型，使燃气轮机能够可靠安全的运行。

公开(公告)号：CN115238751A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210938934.4

申请日：2022-08-05

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 ,  同济大学

Inventor： 尹德斌 ,  孙志伟 ,  乔非 ,  慕涵铄 ,  翟晓东

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06N20/10

Abstract: 本发明提供一种基于花朵授粉算法改进VMD算法的数据特征提取方法，涉及特征提取技术领域。该方法包括：获取用于表征轴承设备的多种状态的轴承状态数据；对轴承状态数据进行预处理；基于python平台构造变分模态分解特征提取模型；通过花朵授粉算法对变分模态分解特征提取模型进行参数优化；采用经优化的变分模态分解特征提取模型进行数据特征提取。采用基于VMD的特征提取方式，摆脱了EMD存在模式混叠的现象，通过对数据潜在规律的分析挖掘，提取数据的潜在特征；利用花朵授粉算法对VMD特征提取模型进行参数优化，使得VMD特征提取模型可以获得更适合所用数据集的参数，提升了VMD特征提取模型的提取特征的效果。

公开(公告)号：CN115237653A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210906199.9

申请日：2022-07-29

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司

Inventor： 尹德斌 ,  孙志伟 ,  杨华

IPC: G06F11/07 ,  G06F17/14 ,  G06F17/18 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于WPT分解和SVM分类的CPU故障诊断方法，涉及燃气轮机发电厂故障诊断技术领域。该方法包括：获取燃气轮机传感器运行原始过程信号；对信号进行数据预处理，形成高斯正态分布数据集；对数据集进行皮尔逊相关系数计算，对传感器变量进行分组，每组内变量的相关系数大于预设阈值；使用WPT对每组变量值进行分解，获得该组的小波包能量熵值；将每组的特征值组合为CPU的特征值，使用SVM对特征值进行状态识别分类，识别出CPU的状态。该方法借助WPT分解算法，计算不同变量组的香农熵，使用SVM进行故障状态识别，可快速识别CPU的故障状态，为燃气轮机控制器的CPU故障诊断提供了一种工程技术方案。

公开(公告)号：CN117930818A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410118427.5

申请日：2024-01-26

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司

Inventor： 孙志伟 ,  闫鹏宇 ,  杨华

IPC: G05B23/02 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/231

Abstract: 本发明提供了一种基于小波频带剖分和多层次聚类的板卡故障诊断方法，包括：获取燃气轮机传感器的原始过程信号，进行数据预处理，形成原始正常数据集；使用小波频带剖分，将信号分解成不同频带的子信号，得到小波系数，计算小波能量谱；对小波能量谱进行主成分分析，降低数据维度。从主成分中提取统计特征，用于描述板卡在不同频带上的特征。将特征向量输入到多层次聚类算法中进行聚类，并使用轮廓系数来确定聚类个数，根据聚类结果识别可能的故障模式，完成燃气轮机IO板卡故障诊断。该方法可快速识别IO板卡故障，为及时识别电子控制器的IO板卡故障提供了一种可工程应用的手段，为燃气轮机控制系统回路故障诊断提供重要支撑。

公开(公告)号：CN113887571B

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202111060076.X

申请日：2021-09-10

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 ,  同济大学

Inventor： 尹德斌 ,  慕涵铄 ,  徐超 ,  乔非 ,  孙志伟 ,  孙凯文 ,  翟晓东

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明涉及一种改进SVR算法的电子设备故障预测方法，从电子设备状态监测器中提取能够表征电子设备状态退化全过程的样本数据；针对样本特征数据进行数据预处理；建立支持向量回归(SVR)预测模型；通过粒子群算法对SVR预测模型进行参数优化；基于粒子群算法改进后SVR模型设计了递归多步预测的方法，并以此绘制设备状态劣化曲线；根据设备状态劣化曲线，设计基于滑动时间窗口的故障预警。本发明预测故障方法，客观准确地反映被监测的电子设备的运行状态，预测设备未来状态变化趋势，及时进行故障预警，为指导后续的设备故障管理和维护工作提供依据。

公开(公告)号：CN118171191A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202311802210.8

申请日：2023-12-25

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司

Inventor： 孙志伟 ,  闫鹏宇 ,  秦佳晖

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N20/20 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明提供一种基于EMD分解和RF分类的CPU故障诊断方法，包括：获取燃气轮机传感器运行原始过程信号；对信号进行预处理，形成原始数据集；将原始数据集利用EMD分解算法分解，利用各分量波动的相似性和样本熵值的近似程度对各分量进行重构处理得到新序列；分别提取重构后新序列的方差、平均值、最大值、最小值作为特征值，采用加权求和方式，将重构后的IMFs分量特征值组合作为燃气轮机控制系统电子控制器CPU的特征值，使用RF算法对特征值进行状态识别分类，识别出CPU的状态。该方法使用EMD算法对传感器原始过程信号进行重构，对重构后数据提取特征值，使用RF算法进行故障状态识别，可快速识别CPU故障，为燃气轮机CPU故障诊断提供一种工程解决方案。

公开(公告)号：CN117908520A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410113730.6

申请日：2024-01-26

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司

Inventor： 闫鹏宇 ,  孙志伟 ,  李卓然

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明提供基于传感器信号自回归滑动平均模型的板卡故障诊断方法包括：从燃气轮机电子控制器系统中，获取原始的传感器过程信号，预处理形成原始信号数据集；输入到传感器自回归滑动平均模型中，获得各个传感器的健康度数值；选取与模拟量IO板卡相关联的所有传感器的健康度数值，输入到模拟量IO板卡自回归滑动平均模型中，获得模拟量IO板卡的健康度数值；计算模拟量IO板卡的健康度数值与预设的健康度数值正常区间范围边界线的差值，来判断模拟量板卡是否发生故障。该方法可以以工程化方式对模拟量IO板卡进行故障状态诊断，为即时判别电子控制器的模拟量IO板卡故障提供了一种可工程应用的手段，为燃气轮机控制系统回路故障诊断提供重要支撑。

公开(公告)号：CN115249046A

公开(公告)日：2022-10-28

申请号：CN202210906173.4

申请日：2022-07-29

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司

Inventor： 尹德斌 ,  孙凯文 ,  孙志伟

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种燃气轮机电子控制器通信链路LINK故障诊断方法，涉及燃气轮机发电厂故障诊断技术领域。该方法包括：从燃气轮机电子控制器系统中，获取燃气轮机运行的原始过程信号；对原始信号进行数据预处理，以形成均值0、方差1的高斯正态分布数据集；对预处理之后形成的数据集使用核主元分析法进行处理，以获得通信链路状态表征参数的核主元，创建通信链路的特征向量空间；使用深度学习算法构建含多隐含层的学习模型，实现由核主元特征向量创建故障诊断模型，对燃气轮机控制系统的通信链路进行故障诊断。该方法可快速对通信链路LINK进行故障状态诊断，为燃气轮机电子控制器的通信链路LINK故障诊断提供了一种工程技术方案。

公开(公告)号：CN113887571A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111060076.X

申请日：2021-09-10

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 ,  同济大学

Inventor： 尹德斌 ,  慕涵铄 ,  徐超 ,  乔非 ,  孙志伟 ,  孙凯文 ,  翟晓东

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明涉及一种改进SVR算法的电子设备故障预测方法，从电子设备状态监测器中提取能够表征电子设备状态退化全过程的样本数据；针对样本特征数据进行数据预处理；建立支持向量回归(SVR)预测模型；通过粒子群算法对SVR预测模型进行参数优化；基于粒子群算法改进后SVR模型设计了递归多步预测的方法，并以此绘制设备状态劣化曲线；根据设备状态劣化曲线，设计基于滑动时间窗口的故障预警。本发明预测故障方法，客观准确地反映被监测的电子设备的运行状态，预测设备未来状态变化趋势，及时进行故障预警，为指导后续的设备故障管理和维护工作提供依据。

公开(公告)号：CN117687390A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311869232.6

申请日：2023-12-31

Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司

Inventor： 孙志伟 ,  厉荣宣 ,  张祎纯

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明提供一种燃气轮机电子控制器热电偶总线网络故障诊断方法，涉及燃气轮机发电厂故障诊断技术领域。该方法包括：从燃气轮机电子控制器系统中获取原始的温度过程信号，进行数据预处理操作，形成原始正常数据集；对正常数据集中的数据进行故障诊断仿真信号叠加，获得含故障仿真信号；将含故障仿真信号输入到多源传感器信号健康度计算模型中，获得各个多源传感器的健康度值；利用加和方式获得与热电偶总线网络相关联的所有多源传感器的健康度值的数值和，如果该数值和超出预设正常区间，则判定该总线网络发生故障。该方法可以快速对热电偶总线网络进行故障状态诊断，为燃气轮机控制系统回路故障诊断提供重要支撑。