公开(公告)号：CN118391290A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410289347.6

申请日：2024-03-14

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 黄从智 ,  屈双艳

IPC: F04D27/00 ,  G06F18/20 ,  G06F18/23213 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N20/00 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于聚类关联规则和ContiFormer网络的一次风机运行状态智能监测方法，首先采集一次风机在运行过程中产生的大量历史数据，采用改进K‑means聚类算法对温度、振动、压力等数据进行聚类分析，利用Apriori算法通过循环搜索寻找频繁项，挖掘温度、振动、压力等数据间的关联规则，将关联规则引入ContiFormer网络模型，ContiFormer对监测变量进行预测。利用核密度估计法分析预测偏差，确定预警阈值，对一次风机运行状态进行监测，以解决机组处于灵活多变运行工况下，一次风机运行状态智能在线监测问题。

公开(公告)号：CN116796634A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310614491.8

申请日：2023-05-29

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 黄从智 ,  屈双艳

IPC: G06F30/27 ,  G05B13/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于TCN和KNN的重型燃气轮机控制系统控制器模块智能BIT设计方法，首先采集实际重型燃机控制系统控制器模块在运行过程中产生的大量历史数据，并对数据进行归一化处理，按照时间序列确定TCN的输入和输出，针对控制器模块的单一状态参数时间序列数据训练TCN，采用改进海鸥算法优化网络超参数，将状态参数的检测数据和诊断结果分别作为输入和输出，引入Dropout层避免过拟合问题，将TCN的输出传递至KNN进行二分类，得到当前特征参数的诊断结果，通过开关量表示正常或故障，完成控制器模块智能BIT诊断，本发明提高了重型燃气轮机控制系统控制器模块的可靠性，有效降低虚警率。

公开(公告)号：CN118194191A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410294745.7

申请日：2024-03-14

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 黄从智 ,  屈双艳

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/20 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/06 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种融合Stacking集成学习和浣熊优化算法的磨煤机故障智能预判方法，首先采集实际磨煤机在运行过程中产生的大量历史运行状态参数数据，并对历史运行状态参数数据进行动态时间扭曲相关性分析，挑选出相关性强的参数数据作为Stacking集成学习模型的输入，针对磨煤机运行过程中的状态参数时间序列数据训练Stacking集成学习的基学习器，采用浣熊算法优化网络超参数，将状态参数的监测数据和诊断结果分别作为输入和输出，将元学习器的输出与实际值之间的残差序列传递至核密度估计模型中，对磨煤机运行故障状态进行智能预判。本发明通过充分挖掘磨煤机运行状态的历史数据有效信息，基于数据驱动的方法建立深度学习模型，对关键运行参数进行有效预测，从而实现对磨煤机的故障状态智能预判。