[发明专利]烟气热水型溴化锂制冷机组的故障预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810436904.7 | 申请日： | 2018-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN108334999A | 公开（公告）日： | 2018-07-27 |
| 发明（设计）人： | 赵峰;张广渊;庞程程;刘玮;王书新 | 申请（专利权）人： | 山东交通学院 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06N3/04;F25B15/06;F25B49/04 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 刘莹莹 |
| 地址： | 250357 山东省济南*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了烟气热水型溴化锂制冷机组的故障预测方法及系统，故障预测方法包括：步骤一，采集制冷机组的运行状态系统变量Xi；步骤二，设置制冷机组的故障模式变量Ej；步骤三，建立正常运行状态数据库和故障运行数据库；步骤四，采用基于Sigmod的数据归一化方法对运行状态数据进行处理；步骤五，采用基于量子深度置信网络进行故障预测。本发明可有效解决溴化锂制冷机组的结构庞大难观察、部件多且相互耦合性强、运行工况多变造成难准确预测故障的关键技术难题，实现了溴化锂机组的智能实时故障预测并准确定位故障位置，对烟气热水型溴化锂机组的安全稳定并高效运行、降低维护成本、延长使用寿命具有十分重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 故障预测 溴化锂制冷机组 烟气热水型 溴化锂机组 制冷机组 数据库 故障模式变量 关键技术难题 延长使用寿命 运行状态数据 正常运行状态 准确定位故障 数据归一化 安全稳定 高效运行 实时故障 系统变量 有效解决 运行工况 运行状态 耦合性 预测 置信 量子 采集 智能 观察 网络 维护 | ||
【主权项】：
1.烟气热水型溴化锂制冷机组的故障预测方法，其特征是，包括：步骤一，采集制冷机组的运行状态系统变量Xi；步骤二，设置制冷机组的故障模式变量Ej；步骤三，建立正常运行状态数据库和故障运行数据库；步骤四，采用基于Sigmod的数据归一化方法对运行状态数据进行处理；步骤五，采用基于量子深度置信网络进行故障预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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