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申请/专利权人：清华大学;福建福清核电有限公司
申请日：2024-12-25
公开（公告）日：2025-01-24
公开（公告）号：CN119358421A
专利技术分类：..使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机[SVM]或训练模型[2020.01]
专利摘要：本申请涉及流体密封技术领域，特别涉及一种核主泵机械密封寿命预测方法、装置、设备及程序产品，方法包括：将待预测核主泵在预设时间内的机械密封入口压力的压力均值和压力标准差输入至待预测核主泵的寿命预测模型，得到待预测核主泵的退化状态和当前寿命预测值，其中，寿命预测模型由利用多个目标核主泵的历史退化状态数据训练预设的神经网络得到初始寿命预测模型，并利用预设的损失函数约束初始寿命预测模型后得到。由此，能够更准确地构建机械密封在实际运行中的退化过程，提高寿命预测模型结果的准确性，进而促进核电产业的持续健康发展。
专利权项：1.一种核主泵机械密封寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：监测待预测核主泵在预设时间内的机械密封入口压力的压力均值和压力标准差；将所述机械密封入口压力的压力均值和压力标准差输入至所述待预测核主泵的寿命预测模型，得到所述待预测核主泵的退化状态和当前寿命预测值，其中，所述寿命预测模型由利用多个目标核主泵的历史退化状态数据训练预设的神经网络得到初始寿命预测模型，并利用预设的损失函数约束所述初始寿命预测模型后得到，其中，所述预设的损失函数中引入密封入口压力波动性。
百度查询： 清华大学 福建福清核电有限公司 核主泵机械密封寿命预测方法、装置、设备及程序产品
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