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公开(公告)号：CN111664083B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202010474489.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明属于设备故障智能诊断领域，具体涉及一种基于贝叶斯网络的核电主泵故障诊断方法。本发明包括步骤一：确定贝叶斯网络各节点信息；步骤二：确定贝叶斯网络的结构；步骤三：确定贝叶斯网络的条件概率表；步骤四：贝叶斯诊断模型的输入；步骤五：诊断模型的应用。该方法结合主泵历史数据和人工经验对主泵传感器故障、工艺参数波动引起的振动异常以及主泵本体故障三大类故障进行诊断，减少现场的误报问题，提高主泵的检维修效率，保证主泵安全、可靠地运行。
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公开(公告)号：CN111667020A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010595294.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Abstract: 本发明属于机械故障预警领域，涉及一种核电旋转机械故障预警方法。在核电厂旋转机械工作过程中，单参数门限报警法无法全面、准确描述设备状态，是导致核电监测系统产生大量误报漏报的主要原因。本发明包括：步骤一：获取健康状态数据；步骤二：构建高维特征集合；步骤三：训练样本的划分；步骤四：训练iSMM；步骤五：确定报警阈值；步骤六：预警方法应用。本发明基于设备历史工况相似性原理和iSMM进行故障预警，摆脱了对故障样本的依赖，同时弥补了传统单参数门限报警法的缺陷，适用于核电站旋转机械的故障预警。
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公开(公告)号：CN111664083A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010474489.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明属于设备故障智能诊断领域，具体涉及一种基于贝叶斯网络的核电主泵故障诊断方法。本发明包括步骤一：确定贝叶斯网络各节点信息；步骤二：确定贝叶斯网络的结构；步骤三：确定贝叶斯网络的条件概率表；步骤四：贝叶斯诊断模型的输入；步骤五：诊断模型的应用。该方法结合主泵历史数据和人工经验对主泵传感器故障、工艺参数波动引起的振动异常以及主泵本体故障三大类故障进行诊断，减少现场的误报问题，提高主泵的检维修效率，保证主泵安全、可靠地运行。
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