变频器状态的评估方法、评估系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116150674A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202310093866.0

    申请日:2023-02-02

    摘要: 本公开公开了一种变频器状态的评估方法、评估系统、电子设备及存储介质,所述评估方法包括:获取所述变频器的当前状态数据;根据所述当前状态数据和所述变频器的健康状态数据得到所述当前状态数据相对于所述健康状态数据的偏离程度;所述健康状态数据为所述变频器在正常工作状态下监测的状态数据;根据所述偏离程度评估所述变频器状态。本公开提供的变频器状态的评估方法,通过获取变频器的当前状态数据,并根据当前状态数据和变频器的健康状态数据得到二者的偏离程度,进而根据偏离程度评估变频器状态,可以高效、准确地对变频器的当前状态进行评估,进而提高了变频器运营的安全性、维护的及时性,极大减小了变频器事故的概率。

    锅炉燃烧的时延分析方法、系统、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN118535868A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410428498.5

    申请日:2024-04-10

    IPC分类号: G06F18/20 G06F17/16

    摘要: 本发明公开了一种锅炉燃烧的时延分析方法、系统、电子设备及介质,其中,方法包括:按照采样时间间隔采集第一数据集和第二数据集;获取第一数据集的第一样本量和第二数据集的第二样本量;根据窗口长度、滑动步长和第二样本量确定总循环次数;计算每一循环次数下的第一数据集和第二数据集之间的最大互信息系数;在所有最大互信息系数中按照预设规则确定目标最大互信息系数;根据目标最大互信息系数对应的循环次数、滑动步长以及采样时间间隔确定第一数据集与第二数据集之间的时延。本发明通过计算多参数变量的第一数据集和第二数据集之间的最大互信息系数来捕捉多个参数变量之间关系,具有较强的普适性和灵活性,提高了时序分析方法的准确性。

    锅炉粘污系数的评估方法、系统、介质及电子设备

    公开(公告)号:CN112800672B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202110107302.9

    申请日:2021-01-27

    摘要: 本发明公开了一种锅炉粘污系数的评估方法、系统、介质及电子设备,所述评估方法包括:获取锅炉的目标受热面的历史监测数据组和粘污系数;利用历史监测数据组计算压力变化趋势指标及温度变化趋势指标;以压力变化趋势指标及温度变化趋势指标作为输入,以粘污系数作为输出,对机器学习模型进行训练;将待评估的监测数据组输入训练后的机器学习模型,以得到所述待评估的监测数据组对应的粘污系数。该技术方案在评估锅炉粘污系数的过程中,考虑到压力变化趋势和温度变化趋势这两个特征,充分考虑了锅炉燃烧的周期性。另外,还降低了对技术人员人为经验的依赖,优化了评估的准确性和精度,还提高了历史监测数据的利用率。

    管材拼接方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN115972606A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310004239.5

    申请日:2023-01-03

    IPC分类号: B29C65/74 B29C65/00 B29L23/00

    摘要: 本发明公开了一种管材拼接方法、系统、设备及介质,管材拼接方法包括:获取多种不同规格的目标管材的管材参数,管材参数还包括每种目标管材的目标长度;根据目标长度确定每种目标管材所需的原料管材的目标整根数及剩余拼接长度;对剩余拼接长度进行分组,每组剩余拼接长度之和与整根原料管材的管材长度成设定比例;根据目标整根数及剩余拼接长度确定每种目标管材的拼接方案,拼接方案包括所需的原料管材的切口及目标管材的焊口。自动化生成目标管材的拼接方案,减少对于人工的依赖,提高管材拼接方案的效率。

    模型训练方法、电解电容剩余寿命预测方法及系统

    公开(公告)号:CN114970665A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210314114.8

    申请日:2022-03-28

    发明人: 谢春 谈宏志 许伟

    摘要: 本发明公开了一种模型训练方法、电解电容剩余寿命预测方法及系统,该训练方法包括:获取一历史训练数据集,该历史训练数据集包括电解电容的多个输出参数以及与每个输出参数对应的剩余使用时间,该输出参数包括输出电流和/或输出频率;基于历史训练数据训练神经网络模型,以得到电解电容剩余寿命预测模型。本发明通过获取电解电容的多个输出参数以及与每个输出参数对应的剩余使用时间的历史训练数据集,基于历史训练数据训练神经网络模型,以得到电解电容剩余寿命预测模型;以便利用电解电容剩余寿命预测模型准确地预测出电解电容的剩余使用时间,提高了电解电容剩余寿命预测模型的准确度。

    锅炉粘污系数的评估方法、系统、介质及电子设备

    公开(公告)号:CN112800672A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110107302.9

    申请日:2021-01-27

    摘要: 本发明公开了一种锅炉粘污系数的评估方法、系统、介质及电子设备,所述评估方法包括:获取锅炉的目标受热面的历史监测数据组和粘污系数;利用历史监测数据组计算压力变化趋势指标及温度变化趋势指标;以压力变化趋势指标及温度变化趋势指标作为输入,以粘污系数作为输出,对机器学习模型进行训练;将待评估的监测数据组输入训练后的机器学习模型,以得到所述待评估的监测数据组对应的粘污系数。该技术方案在评估锅炉粘污系数的过程中,考虑到压力变化趋势和温度变化趋势这两个特征,充分考虑了锅炉燃烧的周期性。另外,还降低了对技术人员人为经验的依赖,优化了评估的准确性和精度,还提高了历史监测数据的利用率。

    一种基于逻辑回归的分类方法及装置

    公开(公告)号:CN112465001A

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN202011318984.X

    申请日:2020-11-23

    发明人: 谢春 许伟

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本申请公开了一种基于逻辑回归的分类方法及装置。该方法中将目标对象的特征数据,分别输入目标对象对应的已训练的每种类别的二分类模型,得到目标对象属于每种类别的概率值;二分类模型是基于逻辑回归算法对目标对象对应的训练样本训练得到的;根据目标对象属于每种类别的概率值,获取目标对象的概率序列;检测概率序列是否满足预设条件,并根据检测结果,确定概率序列中的目标概率,并将目标概率对应的类别确定为目标对象的预测类别。该方法通过对现有技术的分类方式进行改进和优化,提高了分类结果的准确度。

    一种基于逻辑回归的分类方法及装置

    公开(公告)号:CN112465001B

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202011318984.X

    申请日:2020-11-23

    发明人: 谢春 许伟

    摘要: 本申请公开了一种基于逻辑回归的分类方法及装置。该方法中将目标对象的特征数据,分别输入目标对象对应的已训练的每种类别的二分类模型,得到目标对象属于每种类别的概率值;二分类模型是基于逻辑回归算法对目标对象对应的训练样本训练得到的;根据目标对象属于每种类别的概率值,获取目标对象的概率序列;检测概率序列是否满足预设条件,并根据检测结果,确定概率序列中的目标概率,并将目标概率对应的类别确定为目标对象的预测类别。该方法通过对现有技术的分类方式进行改进和优化,提高了分类结果的准确度。

    列车车门限位开关的检测方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN114778883B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202210315816.8

    申请日:2022-03-28

    发明人: 谢春 谈宏志 许伟

    IPC分类号: G01P3/481 G01P3/42

    摘要: 本发明公开了一种列车车门限位开关的检测方法、系统、设备及介质,该检测方法包括:获取列车车门关闭过程中的电机转速;根据电机转速计算得到门页间距计算值;若门页间距计算值超出预设范围,则检测出列车车门限位开关出现故障,并输出故障信息。本发明通过获取列车车门关闭过程中的电机转速;根据电机转速计算得到门页间距计算值;若门页间距计算值超出预设范围,则检测出列车车门限位开关出现故障,并输出故障信息。实现了对列车车门限位开关工作状态的高精度实时检测,能够有效的对行车过程中限位开关的故障情况进行检测与判断,以确保行车过程中行车安全。

    UPS电池健康状态评估方法、装置和存储介质

    公开(公告)号:CN116482543A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310579934.4

    申请日:2023-05-22

    摘要: 本发明公开了一种UPS电池健康状态评估方法、装置和存储介质,属于电池技术领域。所述方法有效解决了现有技术中UPS电池健康状态评估数据不足的缺陷。该方法包括:获取UPS电池多组容量衰退周期数据,所述容量衰退周期数据包括浮充工况数据和工作工况数据;基于多组所述容量衰退周期数据获取所述UPS电池的全生命周期数据;基于所述全生命周期数据进行模型训练得到电池容量衰退评估模型;根据所述UPS电池的当前监测数据通过所述评估模型获取所述UPS电池的健康状态评估值。