[发明专利]一种特种设备安全性分析的方法及系统

权利要求书

1.一种特种设备安全性分析的方法，其特征在于，包括：

获取特种设备的特征数据，所述特种设备的特征数据包括：设备几何尺寸、设备材料、工作环境、工作压力变化和初始缺陷参数；

对所述特征数据进行去量纲化处理，得到无量纲的特征参数向量；

对所述特征参数向量进行二维化处理，生成二维特征矩阵，具体包括：

将所述特征参数向量进行转置；

基于转置后的特征参数向量，通过幂乘算法进行二维化处理，生成二维特征矩阵；

所述对所述特征参数向量进行二维化处理，生成二维特征矩阵，之前还包括：将所述特征参数向量中每个特征参数进行归一化处理，具体包括：将所述特征参数的上下限值作为标准值，将所述特征参数归一化至[0,1]之间，得到归一化后的特征参数向量，所述归一化后的特征参数向量的维度为1×n；

对所述二维特征矩阵进行可视化处理，生成灰度图，所述灰度图中每个像素点代表所述特种设备的一个特征数值，表征了所述特征数值的分布特性，数值越大，像素点越黑；

基于所述灰度图，采用神经网络模型对所述特征设备的安全性进行分析。

2.一种特种设备安全性分析的系统，其特征在于，包括：

特征数据获取模块，用于获取特种设备的特征数据，所述特种设备的特征数据包括：设备几何尺寸、设备材料、工作环境、工作压力变化和初始缺陷参数；

去量纲化处理模块，用于对所述特征数据进行去量纲化处理，得到无量纲的特征参数向量；

二维化处理模块，用于对所述特征参数向量进行二维化处理，生成二维特征矩阵，具体包括：

转置单元，用于将所述特征参数向量进行转置；

二维化处理单元，用于基于转置后的特征参数向量，通过幂乘算法进行二维化处理，生成二维特征矩阵；

归一化模块，用于在对所述特征参数向量进行二维化处理，生成二维特征矩阵之前，将所述特征参数向量中每个特征参数进行归一化处理，具体包括：将所述特征参数的上下限值作为标准值，将所述特征参数归一化至[0,1]之间，得到归一化后的特征参数向量，所述归一化后的特征参数向量的维度为1×n；

可视化处理模块，用于对所述二维特征矩阵进行可视化处理，生成灰度图，所述灰度图中每个像素点代表所述特种设备的一个特征数值，表征了所述特征数值的分布特性，数值越大，像素点越黑；

安全性分析模块，用于基于所述灰度图，采用神经网络模型对所述特征设备的安全性进行分析。