公开(公告)号：CN114880917B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202210156063.0

申请日：2022-02-21

Applicant: 中国船舶重工集团公司第七一九研究所

Inventor： 单亚辉 ,  王浩 ,  刘佳玥 ,  吴根平 ,  张星 ,  张洪峰

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/15 ,  G06F18/27 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06F119/14 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种抽水蓄能机组健康状态模型构建及性能趋势预测的方法及装置，能够解决现有技术未能充分考虑机组运行工况受水力‑机械‑电磁耦合因素的影响的技术问题。抽水蓄能机组健康状态模型构建方法包括：确定关键运行监测数据；获取状态监测数据中的机组振动数据，建立基于高斯过程回归的抽水蓄能机组标准健康状态模型。抽水蓄能机组健康性能趋势预测的方法包括：设置多个采样时间点，获取各个采样时间点对应的所述抽水蓄能机组的在线监测值Vnum；计算各个采样时间点对应的健康性能指标值HPInum，得到所述抽水蓄能机组的健康性能指标序列HPI；得到归一化后的指标序列Lnum；基于指标序列Lnum训练模型并进行预测，得到所述抽水蓄能机组设备的健康性能趋势预测结果。

公开(公告)号：CN114880917A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210156063.0

申请日：2022-02-21

Applicant: 中国船舶重工集团公司第七一九研究所

Inventor： 单亚辉 ,  王浩 ,  刘佳玥 ,  吴根平 ,  张星 ,  张洪峰

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/06 ,  G06F119/14 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种抽水蓄能机组健康状态模型构建及性能趋势预测的方法及装置，能够解决现有技术未能充分考虑机组运行工况受水力‑机械‑电磁耦合因素的影响的技术问题。抽水蓄能机组健康状态模型构建方法包括：确定关键运行监测数据；获取状态监测数据中的机组振动数据，建立基于高斯过程回归的抽水蓄能机组标准健康状态模型。抽水蓄能机组健康性能趋势预测的方法包括：设置多个采样时间点，获取各个采样时间点对应的所述抽水蓄能机组的在线监测值Vnum；计算各个采样时间点对应的健康性能指标值HPInum，得到所述抽水蓄能机组的健康性能指标序列HPI；得到归一化后的指标序列Lnum；基于指标序列Lnum训练模型并进行预测，得到所述抽水蓄能机组设备的健康性能趋势预测结果。

公开(公告)号：CN115081304B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202210165874.7

申请日：2022-02-21

Applicant: 中国船舶重工集团公司第七一九研究所

Inventor： 单亚辉 ,  王浩 ,  刘志宏 ,  张星 ,  吴根平 ,  刘佳玥

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/0635 ,  G06F111/06 ,  G06F119/02 ,  G06F119/14 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种抽水蓄能机组轴系健康性能趋势区间预测的方法及装置，能够解决现有技术未能充分考虑机组运行工况受水力‑机械‑电磁耦合因素的影响的技术问题。所述方法包括：构建抽水蓄能机组标准健康状态模型；基于抽水蓄能机组的在线监测数据，确定抽水蓄能机组的轴系不同部位的健康性能指标序列；进而获取轴系综合健康性能指标序列；构建基于多目标优化的核极限学习机(KELM)模型的轴系健康性能趋势预测模型；选轴系综合健康性能指标序列的前s个数据训练所述轴系健康性能趋势预测模型；基于轴系综合健康性能指标序列IHI中去除前s个数据后剩余的数据构建输入矩阵并代入训练好的所述轴系健康性能趋势预测模型，获取轴系的健康性能趋势区间。

公开(公告)号：CN115081304A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210165874.7

申请日：2022-02-21

Applicant: 中国船舶重工集团公司第七一九研究所

Inventor： 单亚辉 ,  王浩 ,  刘志宏 ,  张星 ,  吴根平 ,  刘佳玥

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/00 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/06 ,  G06F111/06 ,  G06F119/02 ,  G06F119/14 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种抽水蓄能机组轴系健康性能趋势区间预测的方法及装置，能够解决现有技术未能充分考虑机组运行工况受水力‑机械‑电磁耦合因素的影响的技术问题。所述方法包括：构建抽水蓄能机组标准健康状态模型；基于抽水蓄能机组的在线监测数据，确定抽水蓄能机组的轴系不同部位的健康性能指标序列；进而获取轴系综合健康性能指标序列；构建基于多目标优化的核极限学习机(KELM)模型的轴系健康性能趋势预测模型；选轴系综合健康性能指标序列的前s个数据训练所述轴系健康性能趋势预测模型；基于轴系综合健康性能指标序列IHI中去除前s个数据后剩余的数据构建输入矩阵并代入训练好的所述轴系健康性能趋势预测模型，获取轴系的健康性能趋势区间。