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公开(公告)号：CN112033463A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010908744.9
申请日：2020-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种核动力设备状态评估与预测一体化方法和系统。该核动力设备状态评估与预测一体化方法和系统通过采用结构优化后的循环时间卷积网络模型，根据核动力设备的运行数据，就可以精确得到核动力设备的使用寿命的预测结果。并且，本发明提供的核动力设备状态评估与预测一体化方法和系统，通过采用小卷积核堆叠形成循环时间卷积网络模型，可以考虑故障特征的时间属性，对循环时间卷积网络模型进行灵活调整，以达到丰富所提取的局部特征的目的，进而在避免出现误判断和漏判断问题的同时，提高检测准确率和可解释性。
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公开(公告)号：CN111780800A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010654739.X
申请日：2020-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的一种传感器故障的监测、隔离以及重构方法和系统，根据主元空间与残差空间的具体特征来进行分别重构，有利于提高重构的准确性，在定位故障传感器后，可以利用其他正常传感器在主元空间中的参数辅助故障传感器进行数据重构，也能够提高重构数据的准确性。且在数据重构的过程中，对故障传感器的残差空间进行单独重构，能够提高重构结果的真实性。并且，采用循环监测的方式，能够发现故障程度较小的传感器或者同一时间并发的故障传感器，极大地提高了对多传感器故障现象的监测能力。此外，故障传感器被隔离后，重构过程可使其他无故障传感器继续运行一段时间，直到故障传感器被更换或者维修，能够提高系统运行的安全性。
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公开(公告)号：CN111507046A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010302235.1
申请日：2020-04-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种电动闸阀剩余使用寿命预测方法及系统。该方法包括：获取待预测时序长度以及在待预测时序长度内待预测电动闸阀的寿命监测数据；将待预测时序长度和与待预测时序长度对应的特征参数形成第一待预测二维数据；根据滑动时窗将第一待预测二维数据转换为待预测三维数据；将待预测三维数据输入训练好的电动闸阀剩余使用寿命预测模型中，得到电动闸阀剩余使用寿命。本发明的电动闸阀剩余使用寿命预测方法及系统，充分考虑了寿命预测特征数据中蕴含的时序特性，更能体现退化过程中的时序特性，具有能够提高剩余使用寿命预测准确率的优点。
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公开(公告)号：CN107038322B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710382281.5
申请日：2017-05-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种任意形状放射源的辐射剂量仿真方法。(1)在三维建模软件中建立物体的三维几何模型并导出，作为初始输入；(2)读取物体三维模型文件，获取物体的网格模型；(3)空间剖分；(4)采用长方体对物体模型粗近似；(5)采用三角形面片对物体模型表面精近似；(6)采样生成点核；(7)采用点核方法进行伽马辐射剂量计算。本发明没有依靠手动书写几何模型文件，依靠虚拟现实技术实现任意形状几何体和放射源的自动建模，而且点核生成方式采用随机采样方式，建模方法更灵活、高效，计算更简便。
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公开(公告)号：CN110530430A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910909553.1
申请日：2019-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种电动闸阀定期检测实验台及检测方法，属于核动力安全分析领域，具体是研究电动闸阀的常见故障模式，并利用专设的声发射传感系统和加速度传感系统记录电动闸阀的故障数据，进而建立电动闸阀故障模式与数据属性间的映射关系。本发明包括：一套Z941H型电动闸阀常温水工质循环实验台；闸阀内漏声发射传感系统和闸阀电机转子偏振加速度传感系统；微开启内漏、电机相偏移和阀杆密封损伤故障设置方案及其传感器数据采集策略，包含故障数据归类整理。本发明通过设置三种常见电动闸阀故障和针对性的检测方案，实现了电动闸阀的定期状态检测功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119126568A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411263511.2
申请日：2024-09-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体强化学习的核动力装置协调控制方法及系统，方案可以包括：基于多智能体强化学习的核动力装置协调控制方法，通过关键设备运行机理和边界条件分析，结合实际设计参数和PI控制器，获得易于计算机快速仿真的系统集总参数模型。在此基础上，通过多智能体强化学习对不同局部控制系统之间的相互影响和输入输出参数之间的耦合关系综合考虑，根据特定的奖惩机制实现核动力装置工况转换过程中系统全局的协调优化。
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公开(公告)号：CN117892136A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410088178.X
申请日：2024-01-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N20/10
Abstract: 本申请技术方案公开一种样本不平衡时的核动力装置故障诊断方法，方案可以包括：对于待进行故障检测的核动力装置，确定该待进行故障检测的核动力装置的若干个故障类型并进行特征参数的采集，对采集的特征参数进行类型标记，采用合成少数类过采样技术SMOTE对所述故障类型对应的故障状态下的特征参数进行样本扩充，得到样本平衡数据进行归一化处理，通过卷积神经网络中的卷积核与输入数据之间的卷积计算提取出数据中包含的特征，将深层特征数据输入到支持向量机中，对其进行训练；采用粒子群算法对参数进行自适应寻优，采用优化后的支持向量机对深层特征数据进行识别，以确定核动力装置的运行状态，并将诊断结果反馈到人机交互界面上。
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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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公开(公告)号：CN112033463B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010908744.9
申请日：2020-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种核动力设备状态评估与预测一体化方法和系统。该核动力设备状态评估与预测一体化方法和系统通过采用结构优化后的循环时间卷积网络模型，根据核动力设备的运行数据，就可以精确得到核动力设备的使用寿命的预测结果。并且，本发明提供的核动力设备状态评估与预测一体化方法和系统，通过采用小卷积核堆叠形成循环时间卷积网络模型，可以考虑故障特征的时间属性，对循环时间卷积网络模型进行灵活调整，以达到丰富所提取的局部特征的目的，进而在避免出现误判断和漏判断问题的同时，提高检测准确率和可解释性。
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公开(公告)号：CN111780800B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202010654739.X
申请日：2020-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的一种传感器故障的监测、隔离以及重构方法和系统，根据主元空间与残差空间的具体特征来进行分别重构，有利于提高重构的准确性，在定位故障传感器后，可以利用其他正常传感器在主元空间中的参数辅助故障传感器进行数据重构，也能够提高重构数据的准确性。且在数据重构的过程中，对故障传感器的残差空间进行单独重构，能够提高重构结果的真实性。并且，采用循环监测的方式，能够发现故障程度较小的传感器或者同一时间并发的故障传感器，极大地提高了对多传感器故障现象的监测能力。此外，故障传感器被隔离后，重构过程可使其他无故障传感器继续运行一段时间，直到故障传感器被更换或者维修，能够提高系统运行的安全性。
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