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公开(公告)号:CN115202307A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210884074.0
申请日:2022-07-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生的蒸汽发生器状态监测与预测系统及方法,系统包括模型层、数据层、服务支持层,各层之间通过通讯协议实现交互。一个完整的蒸汽发生器数字孪生状态监测与预测系统的构成模块主要有:数字孪生模型模块、数据处理模块、特征提取与融合模块、状态与故障识别模块、状态预测模块。本发明针对传统的物理机理建模和数据驱动方法的优缺点进行互补融合,并基于人工智能、预测技术和反演重构技术得到蒸汽发生器传热管无法直接监测的运行状态,必要时可加速运行实现传热管状态预测。
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公开(公告)号:CN115329550A
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202210889564.X
申请日:2022-07-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06N5/04 , G06F17/16 , G06Q50/06 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于键合图和专家系统相结合的半定量故障诊断系统,包括数据模块向系统中导入故障数据;领域图模块绘制核动力装置设备和系统图;推理机模块设计推理逻辑架构,将定量键合图模型进行适应性更改,通过定性键合图的方法对推理机模块进行设计;阈值设定模块设定参数报警阈值;输入参数偏离此范围,就会在推理机模块中触发相应的推理事件,根据推理机模块推理得出其他参数的变化趋势与诊断结果。本发明亦可以通过系数的异常对未知故障进行诊断,同时可以通过参数异常范围来判断故障大小,实现半定量。本发明法比其他方法在针对核动力装置复杂系统的故障诊断上适应性更高,诊断范围更广泛,同时增加了一种专家系统知识获取的新方法。
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公开(公告)号:CN116779202A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310573448.1
申请日:2023-05-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的核电厂转动设备智能故障诊断方法及系统,涉及智能核电厂技术领域,本发明通过深度学习实现数字空间与现实空间数据的互相补充,解决核电厂转动设备故障数据不充分问题;基于数据融合的思想实现诊断模型的多源数据整合,能够提高诊断结果的准确性;本发明还提出了一种数字孪生模型的更新方法,保证核电厂转动设备在运行过程中产生新工况或训练好的孪生模型无法满足要求时,可实现数字孪生模型的更新,从而保证数字孪生模型与物理空间模型的一致性。
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