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公开(公告)号：CN113743541A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111299415.X
申请日：2021-11-04
Applicant: 华中科技大学 , 中国船舶重工集团公司第七一九研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于退化模式预测船用动力系统轴承剩余寿命的方法，属于轴承剩余寿命预测领域，方法包括：检测轴承的状态，并在轴承处于退化状态时，判断轴承的退化模式；当退化模式为慢速退化模式时，为多个指数模型设置不同初始参数，利用多指数模型融合的方式预测轴承的剩余寿命，提高慢速退化模式下预测结果的准确度；当退化模式为快速退化模式时，利用虚拟外推的方式在当前健康因子后添加一段虚拟的、快速上升的外推健康因子，将虚拟外推健康因子和历史健康因子输入指数模型，以预测轴承的剩余寿命，提高对快速退化趋势的跟踪能力和预测能力，从而提高快速退化模式下预测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN114186500A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202210140860.X
申请日：2022-02-16
Applicant: 华中科技大学 , 中国船舶重工集团公司第七一九研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/00 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习和多时窗的船用轴承剩余寿命预测方法，属于机械部件耗损检测技术技术领域，该方法包括：训练CNN老化模型和基于LSTM神经网络的多时窗预测模型；将待预测轴承的振动信号输入CNN老化模型以判断轴承是否发生了早期故障；若发生早期故障后，将振动信号对应的多种预设长度窗口的CNN深度特征输入多时窗预测模型，得到多种预设长度窗口各自对应的寿命预测值；融合多个寿命预测值以获取待预测轴承的目标预测寿命；本发明采用多种预设长度窗口融合的方法来解决单一窗口难以适应多种退化模式的问题，基于LSTM神经网络的多时窗预测模型估计待预测轴承的剩余使用寿命，预测准确率高。
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公开(公告)号：CN113743541B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111299415.X
申请日：2021-11-04
Applicant: 华中科技大学 , 中国船舶重工集团公司第七一九研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于退化模式预测船用动力系统轴承剩余寿命的方法，属于轴承剩余寿命预测领域，方法包括：检测轴承的状态，并在轴承处于退化状态时，判断轴承的退化模式；当退化模式为慢速退化模式时，为多个指数模型设置不同初始参数，利用多指数模型融合的方式预测轴承的剩余寿命，提高慢速退化模式下预测结果的准确度；当退化模式为快速退化模式时，利用虚拟外推的方式在当前健康因子后添加一段虚拟的、快速上升的外推健康因子，将虚拟外推健康因子和历史健康因子输入指数模型，以预测轴承的剩余寿命，提高对快速退化趋势的跟踪能力和预测能力，从而提高快速退化模式下预测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN114491845B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210060394.4
申请日：2022-01-19
Applicant: 华中科技大学 , 中国船舶重工集团公司第七一九研究所
IPC: G06F30/17 , G06F119/04
Abstract: 本申请公开了一种融合历史轨迹的船用动力轴承剩余寿命预测方法及其系统，该方法包括：定期采集轴承的健康因子，判断轴承是否发生退化，当轴承发生退化时，定期向前滑动时间窗口以根据历史轴承退化轨迹和当前时间窗口内的健康因子轨迹持续预测轴承的退化趋势；预测过程包括：根据当前时间窗口内的健康因子轨迹训练退化轨迹在线预测模型；选取历史轴承退化轨迹并截取与当前时间窗内的健康因子轨迹最接近的轨迹进行拟合后再与在线预测模型进行拟合，预测退化趋势。本申请在轴承出现退化时，历史退化轨迹和在线数据对退化轨迹进行预测，预测精度更高，且能够根据新获取到的在线数据持续更新预测，以使退化趋势的预测更加准确可靠。
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公开(公告)号：CN114491845A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210060394.4
申请日：2022-01-19
Applicant: 华中科技大学 , 中国船舶重工集团公司第七一九研究所
IPC: G06F30/17 , G06F119/04
Abstract: 本申请公开了一种融合历史轨迹的船用动力轴承剩余寿命预测方法及其系统，该方法包括：定期采集轴承的健康因子，判断轴承是否发生退化，当轴承发生退化时，定期向前滑动时间窗口以根据历史轴承退化轨迹和当前时间窗口内的健康因子轨迹持续预测轴承的退化趋势；预测过程包括：根据当前时间窗口内的健康因子轨迹训练退化轨迹在线预测模型；选取历史轴承退化轨迹并截取与当前时间窗内的健康因子轨迹最接近的轨迹进行拟合后再与在线预测模型进行拟合，预测退化趋势。本申请在轴承出现退化时，历史退化轨迹和在线数据对退化轨迹进行预测，预测精度更高，且能够根据新获取到的在线数据持续更新预测，以使退化趋势的预测更加准确可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114186500B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210140860.X
申请日：2022-02-16
Applicant: 华中科技大学 , 中国船舶重工集团公司第七一九研究所
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/00 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习和多时窗的船用轴承剩余寿命预测方法，属于机械部件耗损检测技术技术领域，该方法包括：训练CNN老化模型和基于LSTM神经网络的多时窗预测模型；将待预测轴承的振动信号输入CNN老化模型以判断轴承是否发生了早期故障；若发生早期故障后，将振动信号对应的多种预设长度窗口的CNN深度特征输入多时窗预测模型，得到多种预设长度窗口各自对应的寿命预测值；融合多个寿命预测值以获取待预测轴承的目标预测寿命；本发明采用多种预设长度窗口融合的方法来解决单一窗口难以适应多种退化模式的问题，基于LSTM神经网络的多时窗预测模型估计待预测轴承的剩余使用寿命，预测准确率高。
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公开(公告)号：CN115173611B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210681785.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七一九研究所
Abstract: 本发明提供一种集成电机推进装置用导流管，包括：入口壳体、环状壳体以及出口壳体；入口壳体、环状壳体以及出口壳体依次连接形成导流管，支撑轴设于导流管内，动叶轮与支撑轴转动连接，动叶轮的轮缘与转子组件连接，转子组件和动叶轮位于环状壳体处；静叶轮的一端与支撑轴连接，另一端与出口壳体的内壁面连接；出口壳体的内壁面和出口壳体的外壁面由靠近环状壳体的一端至远离环状壳体的一端朝向导流管的轴线方向逐渐收缩，使得出口壳体具有翼型轮廓。本发明的集成电机推进装置用导流管，出口壳体的翼型轮廓使得出口壳体的外壁面区域的流体静压升高，沿水平方向给予集成电机推进装置一定的推力，进而有利于提成集成电机推进装置的推进效率。
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公开(公告)号：CN111456819B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202010357749.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 武汉第二船舶设计研究所(中国船舶重工集团公司第七一九研究所)
Inventor： 赵振兴 , 柯志武 , 张克龙 , 柳勇 , 林原胜 , 马灿 , 肖颀 , 邱志强 , 戴春辉 , 李献领 , 陈朝旭 , 代路 , 李邦明 , 吴君 , 柯汉兵 , 吕伟剑 , 王苇
Abstract: 本发明涉及热能发电技术领域，公开一种超临界二氧化碳布雷顿循环系统，包括依次连接的压缩机、热源、透平和冷却器，同轴连接的压缩机和透平之间设有电机，压缩机和电机的转轴连接部设有用于形成第一恒压腔的第一静密封壳，透平和电机的转轴连接部设有用于形成第二恒压腔的第二静密封壳；系统还包括用于分离滑油和循环工质的油气分离器，油气分离器的进口与第一恒压腔和第二恒压腔连接，油气分离器的出口包括与供油单元相连的回油口和与冷却器相连的回气口。本发明在轴端泄漏部位设置静密封的恒压腔，通过油气分离器将恒压腔内泄漏气体进行油气分离，滑油重新进入滑油循环，分离出的二氧化碳从冷却器进入循环系统，实现油气分离和工质回收。
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公开(公告)号：CN114323635B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210018701.2
申请日：2022-01-08
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七一九研究所 , 西安交通大学
IPC: G01M13/003 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于太赫兹雷达的阀门故障状态感算诊断方法及系统，利用太赫兹雷达向正在工作的阀门以及阀门周围环境及物体发射线性的调频连续波；使用太赫兹雷达接收由阀门以及阀门周围环境及物体反射的回波信号；太赫兹雷达将回波信号与调频连续波进行混频得到中频信号；对中频信号进行信号处理，得到中频信号的相位信号；将中频信号的相位信息输入训练好的深度神经网络中；利用深度神经网络输出发生故障的部位以及发生故障的程度，完成阀门内电动换向阀的阀芯阀杆故障诊断。本发明弥补了传统方法不能对故障类别实现区分的不足，并能够有效且准确的识别发生故障的程度。
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公开(公告)号：CN115146442B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210594060.5
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七一九研究所
IPC: G06F30/20 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06F119/08 , G06F119/14
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