摘要
本申请公开高温转动装备不可监测区域弱点识别、虚拟传感方法与系统,涉及数字孪生及虚拟传感领域;方法包括:实时获取目标高温转动装备的服役工况数据;对服役工况数据进行预处理,得到服役工况处理数据;获取高温转动装备在任意时刻的循环周次数;对任一循环周次,将该循环周次对应的服役工况处理数据输入至深度神经网络预测模型中,输出单周次损伤数据;根据单周次损伤数据确定弱点部位;基于线性损伤累积准则,确定各个弱点部位在任意时刻的累积损伤数据,从而实现实时损伤状态的传感;本申请实现高温转动装备的实时损伤虚拟传感,保障高温转动装备服役安全及运维管理优化。
技术关键词
服役工况
传感方法
深度神经网络
装备
线性损伤累积
虚拟传感系统
工况参数
主蒸汽温度
物理传感器
数值
速率
卡尔曼滤波
转速传感器
数据获取模块
数字孪生
温升
稳态
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曲线
充放电数据
深度神经网络模型
构建深度神经网络
序列
装备故障预测
电气
分级管理方法
数字孪生模型
分级管理系统
违规监管系统
视频监控模块
注意力模型
可视化管理平台
传感器模块
数据仿真系统
数据输入模块
数据输出模块
权限管理机制
机器学习算法
波分复用传输系统
链路功率控制方法
波长选择开关
波分复用系统
信噪比