一种火电站风机故障诊断方法、系统和存储介质

AITNT
正文
推荐专利
一种火电站风机故障诊断方法、系统和存储介质
申请号:CN202511069398
申请日期:2025-07-31
公开号:CN120650238A
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
本发明提出了一种火电站风机故障诊断方法、系统和存储介质,所述方法包括:采集并时空对齐风机的振动、声音、温度和压力数据;构建风机三维物理模型;采用改进K‑SVD算法对振动和声音信号进行稀疏表示,生成表征轴承疲劳和叶片裂纹的编码;通过热传导和CFD流场模拟分析温度和压力数据,识别过热区域和压力异常路径;通过张量融合算法建立多物理场耦合关系,构建深度置信网络诊断模型;利用诊断模型输出故障类型和三维空间定位结果。本发明通过多物理场数据采集、三维模型构建、改进算法稀疏表示、热传导和流场模拟分析、深度置信网络模型构建及实时诊断等步骤,显著提升了故障诊断的精准度和效率。
技术关键词
风机故障诊断方法 三维物理模型 模式识别 SVD算法 热传导 热边界条件 风机故障诊断系统 Lyapunov指数 压力 矩阵 方位角 深度置信网络模型 数据 联合稀疏编码 表达式 多任务损失函数
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于熵幅特征分析的波形幅值特性提取方法
特性提取方法 信息熵 模式识别模型 幅值 波形特征提取方法
2
一种基于时间序列预测的太阳能储热系统调控方法
太阳能储热系统 混合神经网络模型 调控方法 双向长短期记忆网络 多头注意力机制
3
一种智能音响系统及方法
智能音响系统 模式识别模型 数据 音响设备 铁路道口
4
一种基于小波散射网络结合样本熵的局部放电模式识别方法
小波散射网络 局部放电模式识别方法 时频方法 电信号 样本熵特征
5
机理数据联合驱动的短流程钢铁企业能耗预测方法及系统
数据驱动模型 能耗预测方法 隐半马尔可夫模型 历史功率数据 预测系统
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号