摘要
本发明公开了一种基于状态估计的主氦风机健康状态评估系统及方法,涉及核电站设备状态监测与健康管理技术领域,包括数据采集单元、特征提取单元、状态估计单元和健康评估单元。该系统采用多传感器数据融合、机理数据混合建模、主动增量学习等策略,构建了端到端的健康状态评估模型;引入区块链技术实现了数据安全共享和可信计算。本系统能够综合利用多源异构数据,自动、实时、准确地评估主氦风机的健康状态,为智能运维决策提供可靠依据。本发明提高了核电站的安全性和经济性,推动了核电设备的智慧化发展。
技术关键词
健康状态评估系统
主氦风机
健康状态评估方法
状态估计模型
特征提取单元
状态监测数据
经验模态分解算法
数据采集单元
机器学习算法
健康指标体系
奇异值分解算法
矩阵
卡尔曼滤波算法
估计误差
混合深度学习模型
异构特征
样本
多传感器数据融合
机制
系统为您推荐了相关专利信息
回收控制方法
稳态特征
工况
超超临界机组
机组运行数据
认知障碍患者
数据分布特征
聚类
训练系统
数据收集单元
交互系统
逻辑判断单元
数据处理模块
画像
跨设备
大语言模型
调查系统
模型训练模块
输出交互信息
数据处理模块
ARIMA模型
设备故障预测方法
高价值特征
分析单元
特征提取单元