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公开(公告)号:CN111259864B
公开(公告)日:2022-12-02
申请号:CN202010142296.6
申请日:2020-03-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种水轮机运转状态识别方法,涉及一种水轮机运转状态的识别方法。本发明对现有方法进行改进,识别结果准确率比传统方法更高。方法:一、水轮机运转脉动信号采用镜像延拓法进行经验模态分解;二、采用三次Hermite插值法的希尔伯特‑黄变换算法获知水轮机运转时安置压力测点处所受到的冲击力大小及变化趋势;三、水轮机工况参数与压力脉动信号之间的相关性分析;四、水轮机脉动信号采用三层小波神经网络进行训练,对水轮机振动趋势预测;五、果蝇算法优化概率神经网络。本发明可以实时远程监测水轮机的运行状态,便于发现故障,及时诊断和检修,网络预测时间仅为0.336372s,实现实时监测运行故障,对实际工程应用具有重要的指导意义。
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公开(公告)号:CN111259864A
公开(公告)日:2020-06-09
申请号:CN202010142296.6
申请日:2020-03-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种水轮机运转状态识别方法,涉及一种水轮机运转状态的识别方法。本发明对现有方法进行改进,识别结果准确率比传统方法更高。方法:一、水轮机运转脉动信号采用镜像延拓法进行经验模态分解;二、采用三次Hermite插值法的希尔伯特-黄变换算法获知水轮机运转时安置压力测点处所受到的冲击力大小及变化趋势;三、水轮机工况参数与压力脉动信号之间的相关性分析;四、水轮机脉动信号采用三层小波神经网络进行训练,对水轮机振动趋势预测;五、果蝇算法优化概率神经网络。本发明可以实时远程监测水轮机的运行状态,便于发现故障,及时诊断和检修,网络预测时间仅为0.336372s,实现实时监测运行故障,对实际工程应用具有重要的指导意义。
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公开(公告)号:CN109751173A
公开(公告)日:2019-05-14
申请号:CN201910041205.7
申请日:2019-01-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: F03B11/00
Abstract: 本发明提供一种故障诊断的结果更精准的基于概率神经网络的水轮机运行故障诊断方法,属于水轮机压力脉动监测与诊断领域。本发明包括:将水轮机的主要相关工况参数与压力脉动信号进行特征融合形成融合特征向量,作为概率神经网络的输入,将水轮机的运行状态作为所述概率神经网络的输出,构建概率神经网络的故障诊断模型;S2、利用构建的故障诊断模型实时监测水轮机的运行状态,进行故障诊断。本发明将水轮机运行工况和压力脉动信号一同作为特征进行识别,通过对历史数据进行互信息计算,并根据计算的互信息,求得水轮机各种工况参数对压力脉动信号影响的重要程度,进而求得水轮机的主要相关工况参数。
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公开(公告)号:CN107908863A
公开(公告)日:2018-04-13
申请号:CN201711123328.2
申请日:2017-11-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06K9/00496 , G06K9/00516
Abstract: 本发明提出了一种基于EMD理论与HHT变换的水轮机运转状态判定方法,包括以下步骤:步骤1、利用压力传感器采集压力脉动信号;步骤2、对压力脉动信号进行降采样处理;步骤3、利用小波变换对降采样处理后的压力脉动信号进行去噪,获得压力脉动重构信号;步骤4、向压力脉动重构信号中加入已知频率的高频正弦信号,利用镜像延拓法确定压力脉动重构信号的新边界;步骤5、利用EMD分解法对压力脉动重构信号进行分解,得到各个IMF分量;步骤6、对EMD分解得到的各个IMF分量进行逐一Hilbert变换,得到压力脉动重构信号的瞬时能量谱;步骤7、根据瞬时能量谱进行水轮机运转状态的判定。本发明对于分析水轮机的运转的故障状态具有重要的意义。
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公开(公告)号:CN209231749U
公开(公告)日:2019-08-09
申请号:CN201920017153.5
申请日:2019-01-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B19/042 , G05D25/02 , A01G7/04 , A01G27/00 , A01G13/02
Abstract: 本实用新型提供一种基于物联网智能浇花、遮光、补光系统,包括WIFI模块,电源模块,补水模块,补光模块,STM32单片机控制系统。补水模块包括温湿度检测电路,水泵驱动电路;STM32单片机系统包括复位电路,存储电路,时钟电路;补光模块包括遮光板驱动电路,LED补光电路,光强检测电路。该智能浇花、遮光、补光系统的分机可以实现对土壤湿度、环境温度、光照强度的信息采集,并对这些数据进行初步处理,将结果发送给STM32单片机主机系统,STM32单片机系统进行运算和决策,将数据通过WIFI模块上传到物联网平台。用户可以在手机、平板或个人电脑上通过网络及APP获得家中花卉植物的状态参数。控制命令由终端发出并通过物联网云平台发给智能系统,进行控制。采用水泵的方案,可以提前在水箱中调入肥料或营养液,并且水泵方案不用将水管从水龙头引出来,使系统具有较大的灵活性,可以摆在任何地方。让人们无暇顾及时也能得到及时的浇灌。
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