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[发明专利]一种基于多信息融合的变流器的故障预警方法及装置-CN201911095876.8在审
发明人：徐绍龙;刘永江;贺冠强;李华;陈俊;王亮;臧晓斌;万伟伟;彭宣霖;李榆银;吴书舟;曾祥浩 -专利权人：株洲中车时代电气股份有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G01R31/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多信息融合的变流器的故障预警方法及装置，以及一种计算机可读介质。该故障预警方法包括：建立变流器的性能参数数据库，性能参数数据库中包括变流器在至少一种故障发生时采集的变流器的多个功能部件的性能参数集；对性能参数数据库中的性能参数集执行特征提取以获得故障特征参数数据库，故障特征参数数据库包括至少一种故障以及与每一故障对应的至少一个故障特征参数组，每个故障特征参数组包括关于变流器的多个功能部件的多个故障特征参数；以及基于故障特征参数数据库中的至少一种故障及与每一故障对应的至少一个故障特征参数组执行神经网络建模以获得表现故障与故障特征参数之间的映射关系的故障预警模型
一种基于信息融合变流器故障预警方法装置

[发明专利]一种基于寿命预测的设备组件管理方法及系统-CN202211488868.1在审
发明人：韩宗林;钱道宽;丁磊 -专利权人：百福工业缝纫机（张家港）有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于寿命预测的设备组件管理方法及系统，涉及智能制造设备管理领域，其中，所述方法包括：获取缝纫机车间基本信息；生成固定组件集和活动组件集；生成固定组件故障特征参数；对活动组件集进行故障特征评估，生成活动组件故障特征参数；判断固定组件故障特征参数或/和活动组件故障特征参数是否满足故障特征参数阈值；当固定组件故障特征参数或/和活动组件故障特征参数满足故障特征参数阈值，生成寿命预测结果；判断寿命预测结果是否满足预设组件更换周期
一种基于寿命预测设备组件管理方法系统

[发明专利]故障预测方法、装置和计算机可读存储介质-CN202011032488.8在审
发明人：卢海;杨磊;陈洪杰 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： H04B10/07 文献下载
摘要：本发明公开了故障预测方法、装置和计算机可读存储介质，其中，应用于网络节点的方法包括：获取多个目标设备组件的第一特征参数，根据第一特征参数对目标设备组件进行故障预测，对目标设备组件进行故障预测包括确定目标设备组件的故障预测值和置信度；获取目标设备组件的第二特征参数和实际故障值，根据目标设备组件的故障预测值、置信度、第二特征参数和实际故障值确定特征参数映射关系值，将特征参数映射关系值发送给服务器，以使得服务器更新特征参数映射关系值；从服务器获取特征参数映射关系值，根据特征参数映射关系值更新对目标设备组件的故障预测，以实现在用户数据不转移的情况下更加精准地预测出目标设备组件的生命周期。
故障预测方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]风险管控方法、装置、及服务器-CN201810191239.X有效
发明人：周扬 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2018-03-08 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：该方法包括：获取业务系统中的调用数据，调用数据包括第一数量的特征参数；对第一数量的特征参数的按照特征参数的特征值进行组合处理，得到包含第一数量的特征值的组合特征参数；基于故障测试模型对所述组合特征参数进行故障测试，得到所述组合特征参数的故障数据；利用所述故障数据计算相应的特征值的故障概率；基于所述故障概率对所述业务系统进行风险管控。
风险方法装置服务器

[发明专利]一种换流阀的监控方法、装置及设备-CN202211372099.9在审
发明人：李涛;李振动;安海清;王珣;刘靖国;杨大伟;金海望;田凯哲;李金卜;张晓飞;赵凯曼;高宏达;滕孟锋;刘宪辉;董海飞;翟永尚;赵栋;陈学良;廉田亮 -专利权人：国网冀北电力有限公司超高压分公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H02J13/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种换流阀的监控方法、装置及设备，该方法包括在获取到换流阀正常工作时的特征参数之后，通过对换流阀的特征参数进行数学建模得到换流阀数学模型，特征参数包括录波、电压、温度以及频率，并根据换流阀数学模型得到特征参数范围通过特征参数范围建立换流阀仿真模型，从而进行仿真分析得到换流阀故障信息。再根据述故障信息构建换流阀知识库。接着获取实时特征参数的特征值作为特征参数值，特征参数值包括录波、电压、温度以及频率的最值。当特征参数值在第一特征参数范围内时进行故障类型预测输出第一信号；当特征参数值在第二特征参数范围内时进行故障类型预测输出第二信号。本申请可以准确可靠的对换流阀进行监测。
一种换流监控方法装置设备

[发明专利]一种风力发电机变桨系统故障预测方法和系统-CN202011517741.9在审
发明人：黄宝成;李洪军;张滔;张磊;何正东;余从极;成月良;叶海瑞;王传秀;柏嵩;王伟;汤海宁;高远;董雪 -专利权人：国家电投集团江苏新能源有限公司;南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种风力发电机变桨系统故障预测方法和系统，选取能够标识风力发电机变桨系统故障的故障特征参数，以特征参数作为输出，风速、有功功率、风轮转速作为输入建立故障预测模型；以大量历史风速、有功功率、风轮转速数据输入至故障预测模型获得历史故障特征参数预测值，结合历史故障特征参数实际值，设定故障特征参数偏差的合理范围；最后运行期间以实时风速、有功功率、风轮转速数据输入至故障预测模型获得故障特征参数预测值，结合特征参数实际值计算偏差，当偏差不在合理范围内时，则判定变桨系统有潜在性故障。本发明建立了风机变桨系统的故障预测模型，对变桨系统的潜在性故障进行判别，为风机检修计划制定提供参考依据。
一种风力发电机系统故障预测方法系统

[发明专利]基于人工智能的设备故障诊断与识别方法及装置-CN202310417190.6有效
发明人：尹旭;马兵;张烁;续敏;王玉石;朱运恒;苏子康;朱家田 -专利权人：山东能源数智云科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的设备故障诊断与识别方法及装置，涉及故障诊断技术领域，包括设备故障诊断模型的训练方法、装置和设备故障诊断方法、装置，其中，设备故障诊断模型的训练方法包括：获取预先采集的信号数据集；信号数据集中包括表征设备的正常运行状态的第一特征参数和多种非正常状态的第二特征参数；对第一特征参数和第二特征参数分别进行特征提取，得到第一特征参数和第二特征参数分别包含的目标特征参数；将目标特征参数输入至预先设置的初始分类器，对初始分类器进行训练，得到设备故障诊断模型。本发明所对应的设备故障诊断模型在设备故障诊断任务中，能够有效提高设备故障的识别精度。
基于人工智能设备故障诊断识别方法装置

[发明专利]一种离心泵故障诊断方法及系统-CN201911322049.8在审
发明人：陈汉新;柯耀;王琪;方璐;苗育茁;黄浪 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： F04D15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种离心泵故障诊断方法及系统，其中方法包括以下步骤S1：获取离心泵的振动信号；S2：对所述振动信号进行预处理，获得去噪信号；S3：提取所述去噪信号的时域特征参数和能量特征参数；S4：建立离心泵诊断模拟实验系统，获取不同模式下所述时域特征参数和所述能量特征参数，并建立故障检测模型；S5：将所述S4中时域特征参数和能量特征参数进行整合并降维，并将降维后的待检测离心泵的时域特征参数和能量特征参数至所述故障检测模型进行检测，所述故障检测模型输出故障类别，能有效提高所述故障检测模型分类的准确率，区分故障类别和位置。
一种离心泵故障诊断方法系统

[发明专利]一种设备故障检测方法及系统-CN201710502240.5有效
发明人：成国良 -专利权人：北京必可测科技股份有限公司
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01N25/72 文献下载
摘要：本发明公开一种设备故障检测方法及系统。该方法包括：获取模型参数和规则库；模型参数包括：设备类型、设备结构、测点数量及分布、测点属性；规则库包括：故障类型、对应的故障特征参数和设定阈值；根据模型参数结合规则库构建设备的故障模型，其中每一设备类型对应多个故障模型，每一故障模型中包括故障特征参数、故障特征参数的设定阈值、对应的故障类型；获取设备各个测点的红外热像图；根据模型参数提取红外热像图中的设备特征参数；根据故障模型和设备特征参数，获得设备的故障检测结果；故障检测结果包括故障部位、故障严重级别。采用本发明的方法和系统，能够实时对设备的运行状态进行分析，实现在线检测，提高设备故障的检测精度。
一种设备故障检测方法系统

[发明专利]一种水密电子舱故障处理方法及系统-CN202310883106.X在审
发明人：吴建波;曾超;唐校兵;尹志生;曾健健;谭啸;刘振文;张凌 -专利权人：中声海洋装备（浙江）有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L43/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种水密电子舱故障处理方法及系统，涉及水密电子舱技术领域。水密电子舱故障处理方法，包括：获取水密电子舱的动态特征参数和静态特征参数，动态特征参数包括水密电子舱运行过程中的功能参数、性能参数和/或水密电子舱所处环境的环境参数，静态特征参数包括水密电子舱中的装置的运行状态和工作模式；对动态特征参数进行筛选，获得异常特征参数；根据静态特征参数和异常特征参数，确定水密电子舱的故障诊断信息；根据预设处理策略和故障诊断信息，对故障进行处理和对水密电子舱的健康状态进行评估，提升了针对水密电子舱的故障诊断准确度
一种水密电子故障处理方法系统

[发明专利]一种多维度变压器故障诊断和状态评估系统和方法-CN202211489443.2在审
发明人：梁轩伟;安晨光;杨柳青;刘楚;庄晓 -专利权人：湖南华电云通电力技术有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种多维度变压器故障诊断和状态评估系统和方法，属于变压器故障诊断技术领域，该一种多维度变压器故障诊断和状态评估系统包括接收模块、分类模块、诊断模块、分析模块和评估模块，接收模块用于接收用户上传的所述变压器的历史运行参数并分析出故障特征参数频数；分类模块用于接收所述变压器的当前运行参数并提取疑似类别特征参数；诊断模块用于将所述疑似类别特征参数与所述故障特征参数频数比对确定故障类别特征参数；分析模块用于确定所述故障类别特征参数的故障等级；本发明对变压器的健康状态进行综合评判，从而能够对变压器的故障进行综合评估，以使维修人员制定相应的维修措施。
一种多维变压器故障诊断状态评估系统方法

[发明专利]一种基于“电-热-气”信号融合的多工况漏液故障诊断方法-CN202310016337.0在审
发明人：张彩萍;胡晶;王宇斌;张维戈;张琳静;张鹏飞 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01M3/02 文献下载
摘要：本发明通过整合表征电池电解液泄漏故障的电信号参数、热信号参数与气信号参数，建立故障特征参数集。依据各特征参数的诊断时间，划分各故障表征参数的有效作用区间，并制定诊断优先级。依据各特征参数的优先级，在多工况下对各特征参数进行组合，提出多参数融合的诊断方法。该方法可以提高电池漏液故障诊断的可靠性和及时性。
一种基于信号融合工况故障诊断方法

[发明专利]旋转机械设备的故障检测方法、装置、设备及存储介质-CN201911297949.1在审
发明人：李鲲鹏;李祎璞;陈飞 -专利权人：北京昊鹏智能技术有限公司
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种旋转机械设备的故障检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取旋转机械设备的至少两组振动信号，至少两组振动信号分别采用等时间间隔采样；提取两组振动信号的时域特征参数；将振动信号转换为采用等角度间隔采样的目标振动信号；提取目标振动信号的谐波特征参数；至少将时域特征参数和谐波特征参数输入预设的故障检测模型，以通过故障检测模型识别旋转机械设备是否故障，预设的故障检测模型是基于历史时域特征参数和历史谐波特征参数训练得到。
旋转机械设备故障检测方法装置设备存储介质

[发明专利]磨煤机故障风险评估方法及装置-CN202310067796.1在审
发明人：王文财;朱翔;刘卫民;苍志智;党亚光;沈彤;关淯尹 -专利权人：北京建筑材料科学研究总院有限公司;北京金隅集团股份有限公司
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：本发明提供一种磨煤机故障风险评估方法及装置，其中，该方法包括：获取目标磨煤机的第一特征参数；基于第一特征参数和状态分类模型，确定目标磨煤机的状态；在目标磨煤机的状态为故障状态的情况下，获取目标磨煤机的第二特征参数；基于第二特征参数和第二特征参数对应的第一权重，评估目标磨煤机的故障部件。本发明提供的磨煤机故障风险评估方法及装置，融合工艺参数和设备参数进行磨煤机故障风险评估，综合逻辑回归与层次分析法构建全面综合的磨煤机故障诊断与定位体系，能更准确地确定目标磨煤机是否存在故障，能更准确地定位目标磨煤机的故障部件
磨煤机故障风险评估方法装置

[发明专利]基于神经网络的航空发动机传感器故障诊断方法及系统-CN202310155116.1在审
发明人：陈映雪;冯冠翔;缑林峰;陈华涛;迟浩然 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的航空发动机传感器故障诊断方法及系统，首先获取航空发动机传感器的样本数据集，并提取样本数据集中的特征参数得到特征集；确定匹配度最高的最佳特征参数，根据最佳特征参数以及对应的匹配度更新HPO算法中的平衡参数和自适应参数；根据更新后的平衡参数和自适应参数，以及特征集中所有特征参数的平均值更新特征集；确定更新后的特征集中各特征参数的匹配度，根据各特征参数的匹配度更新最佳特征参数；根据最佳特征参数预测航空发动机传感器的故障类型该方法将特征提取与选择技术相结合，利用猎人‑猎物优化算法进行特征选择，以实现减少信息冗余，提高故障空发动机故障诊断预测的准确率与效率的多目标优化。
基于神经网络航空发动机传感器故障诊断方法系统

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