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公开(公告)号:CN117349736A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311279803.0
申请日:2023-09-28
Applicant: 广东大唐国际潮州发电有限责任公司 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06F18/2411 , G01R31/34 , G01H17/00 , G01M99/00 , G06F30/27 , G06N3/006 , F01D21/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种汽轮发电机综合振动故障诊断系统及方法。该系统包括依次连接的振动采集模块、振动信号传输模块和信号分析处理模块;振动采集模块包括安装在汽轮发电机机座和冷却系统的振动传感器,振动传感器用于负责搜集对应位置的振动信号;振动信号传输模块用于将振动信号存储并实时传递到信号分析处理模块;信号分析模块用于接收振动信号传输模块传输的振动信号,并对振动信号进行滤波、振动分析及故障诊断。本发明既能通过机座振动分析故障原因,也能通过冷却系统振动分析是否共振,综合机座和冷却系统的分析更加高效准确的进行故障诊断。
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公开(公告)号:CN114862588A
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202210661014.2
申请日:2022-06-13
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提出一种面向区块链交易行为的异常检测方法,获取区块链中以太坊交易记录数据,包括交易双方地址、交易金额、交易时间,将交易地址进行正常地址和异常地址的区分,并将获取的数据划分为训练集和测试集;将获取的交易记录构造成交易网络图,并把交易网络图转化成邻接矩阵;使用基于时间加权多通道游走的交易网络嵌入模型,将邻接矩阵作为输入,从中提取出特征序列向量;将得到的特征序列向量作为输入,对应的对交易地址的区分结果作为输出,对CNN分类器进行训练以得到检测模型;利用得到的检测模型对区块链交易中的异常交易进行检测。
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