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公开(公告)号：CN113836802A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111068061.8
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
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N20/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于MFO‑SVM的燃气轮机传感器故障诊断方法，首先利用EMD方法将传感器故障信号进行分解，得到故障特征向量；接着针对SVM参数选取会影响分类性能的问题，利用MFO算法对SVM的参数进行优化，建立MFO‑SVM故障诊断模型；最后将传感器故障特征向量输入到MFO‑SVM诊断模型对模型进行训练，得到用于传感器故障诊断的模型，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，及时进行维修和保护，降低燃气轮机控制系统传感器故障带来的经济损失，使燃气轮机能够可靠安全的运行。
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公开(公告)号：CN111624985B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202010522916.9
申请日：2020-06-10
Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海电力大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机控制系统传感器故障诊断方法，利用大量燃气轮机控制系统运行数据，建立传感器故障知识库，通过传感器故障知识库提取与传感器故障有关的故障征兆属性，建立故障诊断决策表；利用改进等频离散化方法先对燃气轮机控制系统传感器的实时故障数据进行离散化处理，再结合建立故障诊断决策表，得到离散化后的故障数据对应的传感器故障诊断决策表，再用粗糙集对故障数据对应的传感器故障诊断决策表进行约简，利用约简后的传感器故障诊断决策表对RBF神经网络中进行训练，简化神经网络的网络结构对待测数据进行故障识别。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，及时进行维修和保护，使燃气轮机能够可靠安全的运行。
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公开(公告)号：CN111648992B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202010488317.X
申请日：2020-06-02
Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海电力大学
IPC: F04D27/00 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机压气机故障识别预警方法，先实时对故障对应征兆参数进行监测，再利用燃气轮机压气机的历史数据建立LSTM预测模型，对故障对应征兆参数进行预测，将模型输出的征兆参数预测值与征兆参数实际值进行残差计算，得到动态的残差曲线进行报警判断；对征兆参数报警信息进行量化处理，得到实时征兆量化值；根据实时征兆量化值与根据故障知识库分析得到的故障特征征兆量化值，利用层次分析法对故障知识库中压气机故障种类的特征征兆进行分析，实现故障预警，找出故障种类对应的故障原因，提供解决方案。能够快速的、准确的发现燃气轮机压气机早期故障趋势，及时进行维修和保护，降低燃气轮机压气机的故障带来的经济损失。
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公开(公告)号：CN111648992A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010488317.X
申请日：2020-06-02
Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海电力大学
IPC: F04D27/00 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机压气机故障识别预警方法，先实时对故障对应征兆参数进行监测，再利用燃气轮机压气机的历史数据建立LSTM预测模型，对故障对应征兆参数进行预测，将模型输出的征兆参数预测值与征兆参数实际值进行残差计算，得到动态的残差曲线进行报警判断；对征兆参数报警信息进行量化处理，得到实时征兆量化值；根据实时征兆量化值与根据故障知识库分析得到的故障特征征兆量化值，利用层次分析法对故障知识库中压气机故障种类的特征征兆进行分析，实现故障预警，找出故障种类对应的故障原因，提供解决方案。能够快速的、准确的发现燃气轮机压气机早期故障趋势，及时进行维修和保护，降低燃气轮机压气机的故障带来的经济损失。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111624985A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010522916.9
申请日：2020-06-10
Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海电力大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种燃气轮机控制系统传感器故障诊断方法，利用大量燃气轮机控制系统运行数据，建立传感器故障知识库，通过传感器故障知识库提取与传感器故障有关的故障征兆属性，建立故障诊断决策表；利用改进等频离散化方法先对燃气轮机控制系统传感器的实时故障数据进行离散化处理，再结合建立故障诊断决策表，得到离散化后的故障数据对应的传感器故障诊断决策表，再用粗糙集对故障数据对应的传感器故障诊断决策表进行约简，利用约简后的传感器故障诊断决策表对RBF神经网络中进行训练，简化神经网络的网络结构对待测数据进行故障识别。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，及时进行维修和保护，使燃气轮机能够可靠安全的运行。
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公开(公告)号：CN119575136A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411809988.6
申请日：2024-12-09
Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海西派埃自动化科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种针对国产核电DCS单板测试的调理箱系统，涉及DCS单板测试技术领域。该针对国产核电DCS单板测试的调理箱系统，包括机箱，机箱的前侧外壁安装有机箱面板，机箱的内部设置有调理卡模块、底板、功能切换阵列卡、电源底板阵列卡、J连接器组，机箱面板的外侧设置有芯片板卡烧录仿真接口；调理卡模块包括算力卡、AI‑AO调理卡、DI‑DO调理卡、RTD调理卡、TC‑PI调理卡、IOP调理卡。本发明通过精确的检测模块和合理的检测流程，克服人工检测容易出现误判的缺陷，能够精准地检测出PCBA单板上从宏观电路连接情况到微观元器件性能参数等多方面存在的问题，保障每一块投入使用的核电卡件PCBA单板都符合高质量、高性能的核电应用标准，提升检测精度。
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公开(公告)号：CN118188847A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410523700.2
申请日：2024-04-28
Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海西派埃自动化科技有限公司
IPC: F16K11/22 , F16K47/02 , F16K37/00 , F16K31/122
Abstract: 本发明公开了高精度三通换向阀，包括三通管；阀芯座，一对镜像对称布置的阀芯座固定于三通管的内壁，阀芯座呈环形，阀芯座的内圈具备锥形内壁；沿彼此远离的方向，两个阀芯座各自锥形内壁的直径渐小；复合层阀体，具备在两个阀芯座之间的往复平移自由度；复合层阀体包括活塞杆，活塞杆垂直固定有盘状的阀芯，阀芯的两侧同轴布置有若干个挡圈、若干个密封圈；挡圈与密封圈呈交替间隔布置，挡圈的直径小于相邻密封圈的直径；沿远离阀芯的轴向上，挡圈、密封圈各自直径均逐个渐短；密封圈与锥形内壁接触并实现密封。采用此发明利用平移的复合层阀体，来对三通管实现可选择的密封与开合。整体动作可靠，密封效果好。
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公开(公告)号：CN117739143A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311773296.6
申请日：2023-12-21
Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海西派埃自动化科技有限公司
Abstract: 本发明提供大口径高速切换三通换向开关阀及其应用。大口径高速切换三通换向开关阀包括主腔体、左腔体、左气缸、左阀芯、左阀板、左出口管、右腔体、右气缸、右阀芯、右阀板和右出口管。本发明通过双气缸带动双阀芯来实现p.V.T.t所需的高速开关阀的结构。能够实现左右腔体中，一个腔体瞬间关闭的同时，另一个腔体瞬间打开，切换反应时间可缩短至8ms，能满足正压p.V.T.t法气体流量标准装置对结构的要求，能显著提升p.V.T.t整套标准装置的精确度。本发明专利既解决了大口径p.V.T.t装置无合适高速开关阀的局面，也解决了所有正压法p.V.T.t装置无可用高速开关阀的局面。
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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
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。
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