公开(公告)号：CN119442586A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411377147.2

申请日：2024-09-30

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 李乃鹏 ,  张明睿 ,  徐鹏程 ,  雷亚国 ,  杨彬 ,  李响

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/04 ,  G06F17/18 ,  G01M13/00 ,  G06F119/04

Abstract: 一种采用模型递归更新策略的机械在线剩余寿命预测方法，先建立机械设备的退化模型和模型库，再确定三个阈值，并基于阈值确定起始退化时间和起始预测时间；然后基于起始退化时间之后的观测值序列，由极大似然估计‑期望最大化组合算法更新模型参数，利用递归贝叶斯信息准则(RBIC)自动选择最优的退化模型；最后根据选择的模型及其更新后的参数，得到剩余寿命预测结果；本发明方法由机械设备自身状态监测数据驱动且利用RBIC分数将监测数据实时匹配最优退化模型，有效表征工业实际中机械设备运行过程中的退化情况，提高了机械设备的剩余寿命预测精度。

公开(公告)号：CN119062528A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411377143.4

申请日：2024-09-30

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 李乃鹏 ,  王淼 ,  骆南枝 ,  韩伟 ,  张明睿 ,  雷亚国

IPC: F03D17/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/21

Abstract: 一种自数据驱动的风电机组在线监测及多级预警方法，针对风场的多台风电机组，以机组编号和测点位置为依据，实时索引并获取单台机组特定测点的振动数据集；再将振动数据集依次输入数据预处理模块，对数据进行清洗；然后从预处理后的振动数据中提取谱峭度以及有效值两种特征指标；再对有效值进行工况转换，使得风机在不同转速工况下保持一致性；最后进行故障预警及定位，预警逻辑基于逐级判断，能够实现不同故障等级的预警，确保预警信息的全面性和精准性；本发明提高风电机组在线监测预警的效率与准确率，有效识别不同工况下的特征变化。