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公开(公告)号：CN109992921A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910292046.8
申请日：2019-04-12
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 一种燃煤电厂锅炉热效率在线软测量方法，包括：S1、根据预先确定的影响锅炉热效率的特征参量，获取特征参量实时数据；S2、依据影响锅炉热效率的重要特征参量选取规则和特征参量实时数据，获得影响锅炉热效率的重要特征参量实时数据；重要特征参量选取规则是根据基于garson神经网络敏感度和皮尔逊相关系数确定的锅炉热效率重要影响因素来选取的；S3、将重要特征参量实时数据输入锅炉热效率预测模型，输出锅炉热效率实时预测结果；锅炉热效率预测模型是基于EM‑MLR最大化聚类‑多元回归算法优化的RBF神经网络训练后得到的。还提供一种燃煤电厂锅炉热效率在线软测量系统。可以实时、准确的对燃煤锅炉的热效率进行监测。
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公开(公告)号：CN110309492B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910582504.1
申请日：2019-06-29
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散图数据降维技术的风力发电机组健康度评估方法，包括采集样本数据、构建检测模型、健康状态曲面确定、不同故障质心选择、数据降维、整机健康度评估以及风力发电机组关键部件健康度评估。本发明的有益效果是：通过对风力发电机组的健康度衰退指数监测以确保风力发电机组安全运行，在风力发电机组健康度衰退时及时安排检查和维修，避免不必要的人力物力损失，可以对风力发电机组及其关键部件进行实时的健康度评估，并且扩散图数据降维技术实现了风力发电机组健康度的可视化，提前监测风力发电机组的健康指数衰退情况，对现场维修人员具有指导意义，优化维修方案，减少人力物力浪费，从而降低风力发电机的运维成本。
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公开(公告)号：CN110007661A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910285897.X
申请日：2019-04-10
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于锅炉燃烧控制技术领域，尤其涉及一种锅炉燃烧控制系统智能故障诊断方法。该方法让预先训练的多个检测模型与实际锅炉燃烧控制系统并行工作，分别比较各个预先训练的检测模型与实际锅炉燃烧控制系统的输出，得到多个残差曲线；对每一残差曲线进行分析，如果残差曲线中某一时间点/时间段的差值超过预定阈值，对该残差曲线所属的锅炉燃烧控制系统的部位发出故障预警信息；预先训练的多个检测模型为使用SVR学习方法基于锅炉燃烧控制系统的预设历史时间段内的可测量数据构建的多个模型，并采用GWO算法对构建的每一模型进行优化训练后的模型。该方法可使锅炉燃烧控制系统的故障诊断效率更高，技术人员能及时发现故障，提高锅炉运行安全性。
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公开(公告)号：CN109992921B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910292046.8
申请日：2019-04-12
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 一种燃煤电厂锅炉热效率在线软测量方法，包括：S1、根据预先确定的影响锅炉热效率的特征参量，获取特征参量实时数据；S2、依据影响锅炉热效率的重要特征参量选取规则和特征参量实时数据，获得影响锅炉热效率的重要特征参量实时数据；重要特征参量选取规则是根据基于garson神经网络敏感度和皮尔逊相关系数确定的锅炉热效率重要影响因素来选取的；S3、将重要特征参量实时数据输入锅炉热效率预测模型，输出锅炉热效率实时预测结果；锅炉热效率预测模型是基于EM‑MLR最大化聚类‑多元回归算法优化的RBF神经网络训练后得到的。还提供一种燃煤电厂锅炉热效率在线软测量系统。可以实时、准确的对燃煤锅炉的热效率进行监测。
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公开(公告)号：CN110007661B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201910285897.X
申请日：2019-04-10
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于锅炉燃烧控制技术领域，尤其涉及一种锅炉燃烧控制系统智能故障诊断方法。该方法让预先训练的多个检测模型与锅炉燃烧控制系统并行工作，分别比较各个预先训练的检测模型与锅炉燃烧控制系统的输出，得到多个残差曲线；对每一残差曲线进行分析，如果残差曲线中某一时间点或时间段的差值超过预定阈值，对该残差曲线所属的锅炉燃烧控制系统的部位发出故障预警信息；预先训练的多个检测模型为使用SVR学习方法基于锅炉燃烧控制系统的预设历史时间段内的可测量数据构建的多个模型，并采用GWO算法对构建的每一模型进行优化训练后的模型。该方法可使锅炉燃烧控制系统的故障诊断效率更高，技术人员能及时发现故障，提高锅炉运行安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110007660B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201910285890.8
申请日：2019-04-10
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于火电厂汽轮机组测量技术领域，尤其涉及一种火电厂汽轮机组瞬态等效热应力在线软测量方法。该软测量方法主要包括：通过OPC协议与电厂DCS系统实时数据库相连接；获取汽轮机组在线运行状态下的每个预先确定的特征变量所对应的测点的实时数据作为SVR软测量模型的输入值；输入值代入到预先训练的汽轮机组瞬态等效热应力软测量模型中，输出汽轮机组的瞬态等效热应力软测量结果，并对结果进行分析报警。该方法在离线训练SVR模型的过程中，通过引入K‑means算法和BP神经网络对离线数据进行处理，并通过BAS算法对SVR模型参数进行寻优，提高了测量结果的准确度，而且可以做到在线实时测量，为火电厂汽轮机组故障的发现与解决提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN110410282B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201910671934.0
申请日：2019-07-24
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于SOM‑MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，首先根据局部异常因子算法、偏最小二乘法和拉普拉斯特征映射降维技术对获取的实时数据进行处理，提取影响机组健康状况的重要特征参量；其次将这些特征参量输入到SOM‑MQE健康状态评估模型中，计算风电机组健康衰退指数并评估机组的健康状态；最后，利用模糊C均值软聚类算法将状态异常机组运行数据进行聚类分析，确定机组故障类型。本发明可以实时、准确的对风电机组的健康状态进行监测并实现对故障部件的准确定位，检测风电机组状态异常准确度达99.9％左右，为维修人员针对风机的实时运行情况进行相应的检修提供了指导意见。
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公开(公告)号：CN110410282A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910671934.0
申请日：2019-07-24
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于SOM-MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，首先根据局部异常因子算法、偏最小二乘法和拉普拉斯特征映射降维技术对获取的实时数据进行处理，提取影响机组健康状况的重要特征参量；其次将这些特征参量输入到SOM-MQE健康状态评估模型中，计算风电机组健康衰退指数并评估机组的健康状态；最后，利用模糊C均值软聚类算法将状态异常机组运行数据进行聚类分析，确定机组故障类型。本发明可以实时、准确的对风电机组的健康状态进行监测并实现对故障部件的准确定位，检测风电机组状态异常准确度达99.9％左右，为维修人员针对风机的实时运行情况进行相应的检修提供了指导意见。
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公开(公告)号：CN110309492A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910582504.1
申请日：2019-06-29
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散图数据降维技术的风力发电机组健康度评估方法，包括采集样本数据、构建检测模型、健康状态曲面确定、不同故障质心选择、数据降维、整机健康度评估以及风力发电机组关键部件健康度评估。本发明的有益效果是：通过对风力发电机组的健康度衰退指数监测以确保风力发电机组安全运行，在风力发电机组健康度衰退时及时安排检查和维修，避免不必要的人力物力损失，可以对风力发电机组及其关键部件进行实时的健康度评估，并且扩散图数据降维技术实现了风力发电机组健康度的可视化，提前监测风力发电机组的健康指数衰退情况，对现场维修人员具有指导意义，优化维修方案，减少人力物力浪费，从而降低风力发电机的运维成本。
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公开(公告)号：CN110007660A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910285890.8
申请日：2019-04-10
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于火电厂汽轮机组测量技术领域，尤其涉及一种火电厂汽轮机组瞬态等效热应力在线软测量方法。该软测量方法主要包括：通过OPC协议与电厂DCS系统实时数据库相连接；获取汽轮机组在线运行状态下的每个预先确定的特征变量所对应的测点的实时数据作为SVR软测量模型的输入值；输入值代入到预先训练的汽轮机组瞬态等效热应力软测量模型中，输出汽轮机组的瞬态等效热应力软测量结果，并对结果进行分析报警。该方法在离线训练SVR模型的过程中，通过引入K-means算法和BP神经网络对离线数据进行处理，并通过BAS算法对SVR模型参数进行寻优，提高了测量结果的准确度，而且可以做到在线实时测量，为火电厂汽轮机组故障的发现与解决提供了技术支持。
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