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公开(公告)号：CN118013244B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410409064.0
申请日：2024-04-07
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所 , 中国核能电力股份有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/08 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种轴承寿命预测方法及装置，其中，方法包括以下步骤：步骤S1、获取轴承全寿命周期的振动信号，对振动信号进行预处理生成原始RRMS信号；步骤S2、建立复合神经网络作为特征提取网络，将原始RRMS信号输入特征提取网络，得到原始RRMS信号的物理特征；步骤S3、对PE模型进行参数确认，得到轴承的经验退化物理模型，将物理特征输入经验退化物理模型，得到重建RRMS信号；步骤S4、基于原始RRMS信号以及重建RRMS信号作为样本信号，并建立损失函数对神经网络进行训练，得到轴承寿命预测模型；步骤S5、获取待测轴承的待测RRMS信号，将待测RRMS信号输入轴承寿命预测模型，得到轴承寿命预测结果。本发明具有轴承寿命预测结果具有可解释性的效果。
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公开(公告)号：CN118096133A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410503154.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06F18/15 , G06F18/24 , G06F18/2135 , G10L15/26
Abstract: 本发明提供了一种核电厂智能巡检方法及系统，其方法包括：获取核电厂巡检语音信息；基于训练完备的语音识别模型对所述核电厂巡检语音信息进行识别，获得巡检指令信息；基于所述巡检指令信息确定可移动信息获取设备的信息获取参数，并基于所述信息获取参数确定第一巡检信息；基于所述巡检指令信息从巡检信息数据库中确定第二巡检信息；基于所述第一巡检信息和所述第二巡检信息确定核电厂的巡检结果。本发明只需根据核电厂巡检语音信息即可实现核电厂的智能巡检，无需人工参与，提高了核电厂巡检的智能化程度、实时性、准确率及效率。
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公开(公告)号：CN117666546B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410130086.3
申请日：2024-01-31
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种分布式控制系统故障诊断方法及装置，其中，方法包括以下步骤：收集分布式控制系统的故障处理经验文档，建立数据汇聚中心；对数据汇聚中心中故障处理经验文档进行数据预处理，得到故障样本数据，建立样本数据集；利用样本数据集对大语言模型进行训练，得到故障文本归纳模型以及训练后的标准数据集；对标准数据集中数据进行向量计算，构建知识库体系；获取待解决的故障现象数据，并将故障现象数据输入故障文本归纳模型得到标准故障数据，对标准故障数据进行向量计算，并在知识库体系中进行向量匹配，得到相应的故障处理方式。本发明提供的分布式控制系统故障诊断方法具有故障诊断准确性、自适应性以及实时性好的效果。
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公开(公告)号：CN117057255B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311307445.X
申请日：2023-10-10
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
Abstract: 一种用于数字孪生模型在线同步的预训练模型获取方法，包括：构建并初始化数字孪生模型与强化学习网络模型，数字孪生模型包括数字孪生模型本体以及差分进化算法，强化学习网络模型的状态包括迭代百分比、种群多样性和个体停滞变化的持续时间，强化学习网络模型的动作包括控制差分进化算法的伸缩因子F与交叉概率CR，以数字孪生模型本体作为待优化对象分批次进行训练，直至数字孪生模型本体的损失函数不再下降，获取此时优化该数字孪生模型的自适应差分进化算法的动作网络，该动作网络能够根据在线同步过程中不同的迭代状态提供差分进化算法的最优超参数组合，实现数字孪生模型与机
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公开(公告)号：CN118013244A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410409064.0
申请日：2024-04-07
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所 , 中国核能电力股份有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/08 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种轴承寿命预测方法及装置，其中，方法包括以下步骤：步骤S1、获取轴承全寿命周期的振动信号，对振动信号进行预处理生成原始RRMS信号；步骤S2、建立复合神经网络作为特征提取网络，将原始RRMS信号输入特征提取网络，得到原始RRMS信号的物理特征；步骤S3、对PE模型进行参数确认，得到轴承的经验退化物理模型，将物理特征输入经验退化物理模型，得到重建RRMS信号；步骤S4、基于原始RRMS信号以及重建RRMS信号作为样本信号，并建立损失函数对神经网络进行训练，得到轴承寿命预测模型；步骤S5、获取待测轴承的待测RRMS信号，将待测RRMS信号输入轴承寿命预测模型，得到轴承寿命预测结果。本发明具有轴承寿命预测结果具有可解释性的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117666546A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410130086.3
申请日：2024-01-31
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种分布式控制系统故障诊断方法及装置，其中，方法包括以下步骤：收集分布式控制系统的故障处理经验文档，建立数据汇聚中心；对数据汇聚中心中故障处理经验文档进行数据预处理，得到故障样本数据，建立样本数据集；利用样本数据集对大语言模型进行训练，得到故障文本归纳模型以及训练后的标准数据集；对标准数据集中数据进行向量计算，构建知识库体系；获取待解决的故障现象数据，并将故障现象数据输入故障文本归纳模型得到标准故障数据，对标准故障数据进行向量计算，并在知识库体系中进行向量匹配，得到相应的故障处理方式。本发明提供的分布式控制系统故障诊断方法具有故障诊断准确性、自适应性以及实时性好的效果。
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公开(公告)号：CN117076875A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311346537.9
申请日：2023-10-18
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
IPC: G06F18/15 , G01T7/00 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种复杂噪声背景下核信号的去噪方法，包括：构建并基于训练完成的第一网络模型获取训练数据，第一网络模型包括小波包分解模块、阈值处理模块以及信号重构模块；小波包分解模块用于将输入信号#imgabs0#分解为#imgabs1#个原始子频带信号#imgabs2#，并将#imgabs3#表示为融合小波卷积#imgabs4#；阈值处理模块用于对不同融合小波卷积#imgabs5#执行保留、降噪以及抛弃操作后获取子频带信号#imgabs6#；信号重构模块用于将#imgabs7#并变换至时域；构建并基于上述训练数据训练第二网络模型；基于第二网络模型对原始待检信号#imgabs8#进行预测获取降噪信号，该方法将基于小波包变换的去噪和样本训练方法相结合，以实现复杂噪声环境下的信号去噪。
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公开(公告)号：CN118096133B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410503154.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06F18/15 , G06F18/24 , G06F18/2135 , G10L15/26
Abstract: 本发明提供了一种核电厂智能巡检方法及系统，其方法包括：获取核电厂巡检语音信息；基于训练完备的语音识别模型对所述核电厂巡检语音信息进行识别，获得巡检指令信息；基于所述巡检指令信息确定可移动信息获取设备的信息获取参数，并基于所述信息获取参数确定第一巡检信息；基于所述巡检指令信息从巡检信息数据库中确定第二巡检信息；基于所述第一巡检信息和所述第二巡检信息确定核电厂的巡检结果。本发明只需根据核电厂巡检语音信息即可实现核电厂的智能巡检，无需人工参与，提高了核电厂巡检的智能化程度、实时性、准确率及效率。
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公开(公告)号：CN117076875B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311346537.9
申请日：2023-10-18
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
IPC: G06F18/15 , G01T7/00 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06N3/084
Abstract: 波包变换的去噪和样本训练方法相结合，以实现本发明公开了一种复杂噪声背景下核信号 复杂噪声环境下的信号去噪。的去噪方法，包括：构建并基于训练完成的第一网络模型获取训练数据，第一网络模型包括小波包分解模块、阈值处理模块以及信号重构模块；小波包分解模块用于将输入信号 分解为个原始子频带信号 ，并将 表示为融合小波卷积 ；阈值处理模块用于对不同融合小波卷积 执行保留、降噪以及抛弃操作后获取子频带信号 ；信号重构模块用于将 并变换至时域；构建并基于上述训练数据训练第二
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公开(公告)号：CN116415394B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202111660845.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明属于仿真技术领域，具体涉及一种融合机器学习和机理模型的二回路设备模型仿真方法。包括如下步骤：建立二回路设备的机理模型并进行仿真，将所述二回路设备的机理模型的仿真结果与当前机组运行的机组数据进行对比；获取数据库存储的历史机组数据集；将所述历史机组数据集输入所述机组数据处理模型中；利用机器学习方法对所述样本集进行训练，以得到目标过程的输入参数和输出参数的映射模型，将所述映射模型作为数据模型；将所述数据模型集成到所述二回路设备的机理模型中，以得到二回路设备仿真模型。其优点是：采用机器学习技术建立的数据模型与机理模型具有非常好的兼容性，极大地降低了数据模型与机理模型的集成难度。
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