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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119672511A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202311211823.4
申请日：2023-09-19
Applicant: 昆仑数智科技有限责任公司 , 中国石油天然气股份有限公司
Abstract: 本申请涉及烟雾火焰识别模型的训练方法、烟雾火焰识别方法及装置。该方法包括：获取炼化厂烟雾火焰数据集；获取初始烟雾火焰识别模型；基于所述Backbone单元的ConvBNSiLU模块和C3模块对所述烟雾火焰数据集中的每张图片进行卷积与特征处理，并使用双重注意力机制模块进行特征提取，获得不同尺度的第一隐藏特征；基于所述Neck单元对所述不同尺度的第一隐藏特征进行二次特征提取，得到不同尺度的第二隐藏特征；通过所述Head单元对所述不同尺度的第二隐藏特征进行识别，生成预测值；根据所述预测值计算损失函数值，更新所述烟雾火焰识别模型的参数，直至达到预设条件，得到所述烟雾火焰识别模型。
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公开(公告)号：CN116738372B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311023023.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 昆仑数智科技有限责任公司 , 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G01M13/04 , G01M13/045 , F04D15/00 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及机泵状态监测诊断技术领域，尤其涉及一种炼化用离心泵滚动轴承故障诊断方法、装置及设备。包括，获取炼化用离心泵滚动轴承多维度的特征数据；按照所述特征数据的数据类型对所述特征数据进行预定的逻辑分析，确定每一特征数据对应的敏感因子；根据每一特征数据对应的敏感因子以及预定的故障诊断规则确定所述炼化用离心泵滚动轴承的故障。通过本发明的方法，克服特征数的稳定性与敏感性的矛盾，提取的敏感因子在监测判断设备状态时具有较好敏感性和稳定性；其次，采用多敏感因子判断故障特征，故障的分辨能力高，克服了轴承多种故障模式难以分辨的困境，提高了炼化用离心泵滚动轴承故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN116738372A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311023023.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 昆仑数智科技有限责任公司 , 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G01M13/04 , G01M13/045 , F04D15/00 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及机泵状态监测诊断技术领域，尤其涉及一种炼化用离心泵滚动轴承故障诊断方法、装置及设备。包括，获取炼化用离心泵滚动轴承多维度的特征数据；按照所述特征数据的数据类型对所述特征数据进行预定的逻辑分析，确定每一特征数据对应的敏感因子；根据每一特征数据对应的敏感因子以及预定的故障诊断规则确定所述炼化用离心泵滚动轴承的故障。通过本发明的方法，克服特征数的稳定性与敏感性的矛盾，提取的敏感因子在监测判断设备状态时具有较好敏感性和稳定性；其次，采用多敏感因子判断故障特征，故障的分辨能力高，克服了轴承多种故障模式难以分辨的困境，提高了炼化用离心泵滚动轴承故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN116662793B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202310952521.6
申请日：2023-07-31
Applicant: 昆仑数智科技有限责任公司 , 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G06F18/2135 , G06F18/2433 , G01M13/00
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公开(公告)号：CN116662793A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310952521.6
申请日：2023-07-31
Applicant: 昆仑数智科技有限责任公司 , 中国石油天然气股份有限公司
IPC: G06F18/2135 , G06F18/2433 , G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种转子裂纹故障诊断、模型构建方法及装置，其中该方法包括：采集当前旋转设备在运行过程中转子的待诊断振动信号；将待诊断振动信号经过奇异值分解后进行奇异谱分析，提取得到多个待诊断主成分奇异值；将多个待诊断主成分奇异值输入转子裂纹故障诊断nSVDD模型，得到当前旋转设备的转子裂纹故障诊断结果；所述转子裂纹故障诊断nSVDD模型根据旋转设备在历史运行过程中转子的振动信号样本集预先训练生成。本发明可以实现基于奇异值和nSVDD的转子裂纹故障诊断，提高了转子裂纹故障诊断的准确率。
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