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公开(公告)号：CN119337054A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410424050.6
申请日：2024-04-09
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种核电循环水泵叶轮振动信号去噪方法，方法中，采集核电循环水泵叶轮的振动信号；改进的海鸥算法采用Logistic混沌映射进行海鸥种群初始化，利用tanh函数设计非线性递减的惯性权重，在海鸥攻击阶段加入莱维飞行机制，同时利用相关系数和排列熵构造适应度函数，并利用改进的海鸥算法优化变分模态分解参数；按照改进的海鸥算法优化后的变分模态分解参数，对振动信号进行变分模态分解，得到本征模态分量，通过构造的筛选指标计算各本征模态分量的评价分数；根据评价分数确定各本征模态分量的含噪程度，进行相应的去噪，利用去噪后的本征模态分量重构信号并设定评价指标对结果进行评价。
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公开(公告)号：CN114386452B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111481079.0
申请日：2021-12-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 公开了核电循环水泵太阳轮故障检测方法，方法中，采集太阳轮原始信号，通过基于自适应噪声的完备经验模态分解获得本征模态分量，核主成分分析降维原始信号以及本征模态分量，对超过预定值的欧氏距离的本征模态分量采用小波软阙值函数法降噪；对降噪后的原始信号依次进行长度为1024的不重叠采样、快速傅里叶变换、时频域特征提取以及离差标准化处理，并随机划分原始信号为训练集样本和测试集样本；构建融合时频域特征的多尺度注意力残差卷积网络以获得原始信号中的多尺度信息并融合时频域典型特征，采用批归一化、最大池化、平均池化建立太阳轮卷积神经网络故障诊断模型，使用训练集训练故障诊断模型，最终实现循环水泵太阳轮的故障诊断。
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公开(公告)号：CN113256443B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110474137.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种核电水泵导轴承故障检测方法、系统、设备及可读存储介质，通过基于经验模式分解的阈值滤波方法对获取的振动加速度原始信号进行降噪，能充分保留信号的非线性和非平稳性信息，保证降噪后的信号不失真，然后构建含有梯度惩罚项的双向生成对抗网络模型，采用预处理后的振动加速度原始信号中故障状态下的振动加速度原始信号生成的故障样本交替训练双向生成对抗网络模型，采用单样本离差标准化方法以稳定训练过程，构建相似度指标筛选BiGAN生成故障样本，可有效扩充故障诊断模型训练数据集，解决训练样本类不平衡问题，通过单样本离差标准化方法以稳定对抗网络训练过程、构建相似度指标以提高诊断模型准确率。
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公开(公告)号：CN114386660A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111479056.6
申请日：2021-12-06
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 公开了核电厂场外应急疏散路径规划方法，方法中，采集核电厂场外的风速和泄露点源强度，构建辐射剂量场扩散模型，采集核电厂场外的路况信息，构建实时交通的路阻函数模型，以撤离时间为优化目标，通过整数线性规划求解得到车辆调配方案，即车库、集合点、安置点对应关系；进而求解最优疏散路线，选取车辆总撤离时间和人员辐射照射剂量作为核应急车辆往返撤离时路径规划的目标函数，通过非支配快速遗传算法求解每一辆车的疏散行程，得到Pareto前沿的多样性解集，并设置人员辐射照射剂量上限值阈值对多样性解集进行筛选，采用TOPSIS决策法对筛选出的Pareto前沿最优解集进行评估，得到最优疏散路线。
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公开(公告)号：CN113256443A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110474137.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种核电水泵导轴承故障检测方法、系统、设备及可读存储介质，通过基于经验模式分解的阈值滤波方法对获取的振动加速度原始信号进行降噪，能充分保留信号的非线性和非平稳性信息，保证降噪后的信号不失真，然后构建含有梯度惩罚项的双向生成对抗网络模型，采用预处理后的振动加速度原始信号中故障状态下的振动加速度原始信号生成的故障样本交替训练双向生成对抗网络模型，采用单样本离差标准化方法以稳定训练过程，构建相似度指标筛选BiGAN生成故障样本，可有效扩充故障诊断模型训练数据集，解决训练样本类不平衡问题，通过单样本离差标准化方法以稳定对抗网络训练过程、构建相似度指标以提高诊断模型准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112926656A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110212789.7
申请日：2021-02-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种核电厂循环水泵状态预测方法、系统及设备，通过循环水泵运行状态监测模型以及历史样本数据中的历史正常数据，采用bootstrap算法回归计算得到循环水泵在历史正常数据下的动态参考阈值区间，基于动态参考阈值区间求解得到循环水泵运行状态监测模型的置信区间和预测区间；采用循环水泵试验台标记故障数据作为故障参考区间，实时采集循环水泵运行参数，基于置信区间、预测区间和故障参考区间的设定阈值实现循环水泵监测故障的快速预测，弥补了电厂实际工程积累不足，无法给出经验预警与轻微损伤及明显故障阈值的问题，利用数据驱动的统计学模型及试验台故障数据，结合残差结果代替传统固定粗大阈值，直观有效地实现循环水泵动态监测。
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公开(公告)号：CN112699597A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011433136.3
申请日：2020-12-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/04 , G01M13/045 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种核电启动水泵滚动轴承故障检测方法及系统，通过建立基于卷积神经网络的轴承故障诊断模型，采用基于控制变量法的仿真实验确定模型参数，基于确定的模型参数，利用核电启动水泵滚动轴承原始运行数据及原始运行数据对应的工况标签对轴承故障诊断模型进行训练得到轴承故障诊断模型，本发明采用基于实验研究的方法对卷积神经网络参数进行优化，进一步提高了模型训练效率，利用卷积神经网络端到端的特点，跳过内在机理分析、傅里叶变换等环节，直接作用于原始数据，避免原始信息的丢失，本发明通过将实验与理论结合，优化了故障诊断模型，根据故障诊断实现核电启动水泵滚动轴承精准维修，进一步提升核电企业运行效率。
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公开(公告)号：CN112100574A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010852271.5
申请日：2020-08-21
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于重采样的AAKR模型不确定度计算方法及系统，利用传感器历史状态数据集分为训练数据集和测试数据集，通过小波去噪方法对训练数据集进行去噪并计算噪声方差，提高数据精度，然后对传感器历史状态数据随机选择并进行替换，得到新训练数据集样本，以优化AAKR模型架构及多个模型预测值之间的变化即可得到多个模型预测值的模型预测方差，利用Bootstrap重采样训练数据，计算预测值和测试值之间的均方误差；结合原型模型方差计算模型偏差，形成95％的不确定度值，不需要进行经验分布模型对噪声估计值建模计算，简化了重采样过程，提高了计算效率，并且结合Jackknife方法降低了置信区间偏差保证其可靠性，在保持收敛性能基础上提高了估计效率。
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公开(公告)号：CN112465170B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011433134.4
申请日：2020-12-09
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种核电厂给水系统检测维修参数计算方法及系统，通过以不完全维修周期为维修决策变量；给水系统中零部件平均可靠度、零部件可用度和零部件总成本作为优化目标，以目标函数建立零部件检测维修模型，根据给水系统与零部件的可靠度关系计算得到给水系统可靠度，以给水系统可靠度和给水系统总维修成本作为系统级预防性维修目标函数，采用费支配排序遗传方法对系统级预防性维修目标函数进行初始化，采用TOPSIS决策法选择Pareto前沿最优解即可得到给水系统的最优检测维修参数，本发明方法简单，能够准确得到进行维修的维修参数，能够保证核电站给水系统的可靠运行，在保证设备/系统运行可靠性的同时，降低过度维修成本，进而综合提升电厂效益。
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公开(公告)号：CN114386452A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111481079.0
申请日：2021-12-06
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 公开了核电循环水泵太阳轮故障检测方法，方法中，采集太阳轮原始信号，通过基于自适应噪声的完备经验模态分解获得本征模态分量，核主成分分析降维原始信号以及本征模态分量，对超过预定值的欧氏距离的本征模态分量采用小波软阙值函数法降噪；对降噪后的原始信号依次进行长度为1024的不重叠采样、快速傅里叶变换、时频域特征提取以及离差标准化处理，并随机划分原始信号为训练集样本和测试集样本；构建融合时频域特征的多尺度注意力残差卷积网络以获得原始信号中的多尺度信息并融合时频域典型特征，采用批归一化、最大池化、平均池化建立太阳轮卷积神经网络故障诊断模型，使用训练集训练故障诊断模型，最终实现循环水泵太阳轮的故障诊断。
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