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公开(公告)号：CN110080921B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910290802.3
申请日：2019-04-11
申请人： 华中科技大学
发明人： 周建中 , 时有松 , 刘颉 , 郭文成 , 许颜贺 , 段然 , 单亚辉 , 刘畅 , 刘烨 , 赵宇杰 , 李红辉 , 田弟巍 , 闫双庆 , 欧雅雯 , 柳炀 , 张天宇 , 刘宝楠 , 李朝阳 , 顾娟 , 王齐飞
IPC分类号： F03B11/00
摘要： 本发明公开了一种抽水蓄能电站主进水阀在线监测评估方法和系统，其中所述方法包括：对采集的主进水阀状态信息和主进水阀状态过程量信息进行分析，得到特征参数和告警阈值；根据所述特征参数和越限阈值，实时监测主进水阀运行状态；对所述状态信息和过程量信息进行评分，并根据所述评分对主进水阀及组成主进水阀的各部件进行运行状态评估与故障诊断。本发明通过主进水阀专家系统和知识库，建立主进水阀评分标准，对主进水阀运行状态及组成主进水阀的各部件进行运行状态评分，根据评分实现主进水阀与部件的状态评估与故障诊断，并提供具有针对性的维护与检修建议，提高了抽水蓄能机组及整个电站运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112507487B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011373502.0
申请日：2020-11-30
申请人： 中国长江电力股份有限公司 , 华中科技大学 , 长江三峡能事达电气股份有限公司
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , F03B15/08 , G06F119/02 , G06F119/14
摘要： 本发明提供一种水轮机调速器接力器的可靠性评估方法及系统，包括：基于神经网络和水轮机的历史数据学习水轮机调速器接力器的状态指标与接力器动作速率之间的映射关系；基于任意时刻下的水轮机调速器接力器的状态指标和所述映射关系，确定任意时刻下的接力器动作速率；基于所述任意时刻下的接力器动作速率和预设的接力器最低速率限定值确定接力器的功能函数值；基于所述接力器的功能函数值在标准正态坐标系中的分布情况确定所述接力器的可靠度；所述可靠度反映接力器的运行状态是否符合要求。本发明有效填补了水轮机调速器接力器可靠性评估领域空白，能得到更精确的动作速率数值，使得计算得到的可靠度更接近实际系统可靠度。
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公开(公告)号：CN112465136A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011142748.7
申请日：2020-10-22
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/06 , G06N3/04 , G06F16/903
摘要： 本发明实施例提供一种水电机组劣化预测方法及系统，方法包括：根据采集到的稳态工况下水电机组工况参数与摆度数据，训练完成不同摆度的健康状态模型；计算不同机组部件的摆度劣化序列，并将所述不同部件摆度劣化序列进行融合得到融合劣化序列；对融合摆度劣化序列进行预测得到劣化趋势。本发明实施例提供的一种水电机组劣化预测方法及系统，分别对不同部件的摆度建立了健康状态模型，并计算得到了不同部件的融合劣化度，既可以反映不同部件的状态，更有利于全面的反映机组整体的劣化程度，并且利用门控循环单元神经网络对时间序列数据特征提取的优势以及深度神经网络较浅层网络更强的学习能力，使模型的预测精度更高。
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公开(公告)号：CN110080921A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910290802.3
申请日：2019-04-11
申请人： 华中科技大学
发明人： 周建中 , 时有松 , 刘颉 , 郭文成 , 许颜贺 , 段然 , 单亚辉 , 刘畅 , 刘烨 , 赵宇杰 , 李红辉 , 田弟巍 , 闫双庆 , 欧雅雯 , 柳炀 , 张天宇 , 刘宝楠 , 李朝阳 , 顾娟 , 王齐飞
IPC分类号： F03B11/00
摘要： 本发明公开了一种抽水蓄能电站主进水阀在线监测评估方法和系统，其中所述方法包括：对采集的主进水阀状态信息和主进水阀状态过程量信息进行分析，得到特征参数和告警阈值；根据所述特征参数和越限阈值，实时监测主进水阀运行状态；对所述状态信息和过程量信息进行评分，并根据所述评分对主进水阀及组成主进水阀的各部件进行运行状态评估与故障诊断。本发明通过主进水阀专家系统和知识库，建立主进水阀评分标准，对主进水阀运行状态及组成主进水阀的各部件进行运行状态评分，根据评分实现主进水阀与部件的状态评估与故障诊断，并提供具有针对性的维护与检修建议，提高了抽水蓄能机组及整个电站运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109472288A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811169359.6
申请日：2018-10-08
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种抽水蓄能机组空蚀振动信号混合特征提取与分类方法，首先使用集合经验模态分解方法对采集的原始信号进行特征提取，得到一系列本征模态函数，并提取各IMF分量的能量特征和奇异值特征；同时，对原始信号中的多种典型时域和频域特征进行人工提取。然后，由以上计算得到的时域、频域、能量和奇异值特征共同组成原始信号的混合特征向量，将其作为径向基神经网络的输入，利用神经网络对抽水蓄能机组不同工况下的空蚀信号进行有效的分类与识别。通过本发明对抽水蓄能机组采集得到的水泵水轮机尾水管不同运行工况下的空蚀振动信号进行特征提取与分类，可以有效解决抽水蓄能机组不同运行工况下空蚀振动信号准确诊断的问题。
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公开(公告)号：CN109447106A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811072282.0
申请日：2018-09-14
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 湖北白莲河抽水蓄能有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种离散数据集冗余特征约减的数据融合方法，属于数据融合分析领域。本发明首先对数据集在各单独属性以及在决策属性、条件属性下的分类结果进行计算分析，判断离散数据集是否具有约减融合的潜力；然后计算离散数据集的核属性集及依据核属性的分类结果并进行双向的约减过程，进而得到离散数据集的最小属性集，实现离散数据集的特征约减与融合。在特征约减融合过程中，相对于经典粗糙集理论方法，体现了高效的分工沟通机制，缩短了数据集最小约减过程的计算时间。本发明提供的这种数据集融合方法可以应用在多种类型的离散数据集属性约减过程中，能有效减小数据集属性约减的时间开销。
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公开(公告)号：CN109409668B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201811108642.8
申请日：2018-09-21
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于数据挖掘的抽水蓄能机组故障关联关系分析方法，借助数据挖掘技术中的关联规则提取关联关系，利用频繁模式增长算法对抽水蓄能机组故障数据记录进行分析，依据电站运行记录与巡检记录，依据不同故障类型构建不同故障状态样本数据库，挖掘满足预先指定的最小支持度与置信度的关联关系，获得不同故障下的机组典型关联关系，为电站运维人员提供指导意义。
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公开(公告)号：CN112798949A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011141064.5
申请日：2020-10-22
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
摘要： 本发明实施例提供一种抽水蓄能机组发电机温度预警方法和系统，结合最大信息系数(MIC)，在保证低运算量的同时，能够发现特征之间非线性关系，具有良好的普适性和公平性。建立的Attention‑TCN模型对特征具有自适应功能，Attention机制在训练过程中、可为每个样本动态分配一个权重，与传统对特征确定权重的方法相比更加灵活、实际，结合TCN参数少、准确性好的特点，建立的模型更加精确，能有效减少预测误差异常的概率。通过分析误差序列的偏态与峰度预警，与传统的取误差最大值、根据经验设置报警阈值等方法相比更加客观，具有良好的可解释性，兼顾灵敏性与可靠性，计算量较小，保证了预警的实时性。
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公开(公告)号：CN112507487A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011373502.0
申请日：2020-11-30
申请人： 中国长江电力股份有限公司 , 华中科技大学 , 长江三峡能事达电气股份有限公司
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , F03B15/08 , G06F119/02 , G06F119/14
摘要： 本发明提供一种水轮机调速器接力器的可靠性评估方法及系统，包括：基于神经网络和水轮机的历史数据学习水轮机调速器接力器的状态指标与接力器动作速率之间的映射关系；基于任意时刻下的水轮机调速器接力器的状态指标和所述映射关系，确定任意时刻下的接力器动作速率；基于所述任意时刻下的接力器动作速率和预设的接力器最低速率限定值确定接力器的功能函数值；基于所述接力器的功能函数值在标准正态坐标系中的分布情况确定所述接力器的可靠度；所述可靠度反映接力器的运行状态是否符合要求。本发明有效填补了水轮机调速器接力器可靠性评估领域空白，能得到更精确的动作速率数值，使得计算得到的可靠度更接近实际系统可靠度。
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公开(公告)号：CN112634391B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202011596758.8
申请日：2020-12-29
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知的灰度图像深度重建及故障诊断方法及系统，属于水电机组故障诊断领域，方法包括：对水电机组振动通道传感信号形成的原始信号阵列依次进行DWT稀疏变换和归一化处理，得到灰度图像阵列；对灰度图像阵列进行分块及压缩；电站维护端利用深度重建网络模型对各压缩图像块进行重建及整合得到重建图像，其中，深度重建网络模型利用全连接层对压缩图像块进行初次重建后，采用三个卷积层和激活层对初次重建后的图像进行拟合；电站维护端利用高斯卷积核对重建图像进行滤波，并基于滤波后的重建图像生成相应的故障(56)对比文件张善文.图像的不变形特征提取《.图像模式识别》.西安电子科技大学出版社,2020,47-48.胡晓;肖志怀;刘东;蒋文君;刘冬;袁喜来.基于VMD-CNN的水电机组故障诊断.水电能源科学.2020,(08),137-141.杜小磊;陈志刚;张楠;许旭.压缩感知和改进深层小波网络在轴承故障诊断中的应用.机械强度.2020,(04),777-785.杨正理 等.稀疏度拟合的自适应机械振动信号压缩感知《.振动、测试与诊断》.2020,929-936.Zhong-Xu Hu 等.Data-Driven FaultDiagnosis Method Based on CompressedSensing and Improved MultiscaleNetwork.IEEE.2019,3216-3225.杜小磊等.压缩感知和改进深层小波网络在轴承故障诊断中的应用《.机械强度》.2020,(第04期),777-785.温江涛等.基于压缩采集与深度学习的轴承故障诊断方法《.仪器仪表学报》.2018,(第01期),171-179.
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