[發明專利]一種特種設備安全性分析的方法及系統有效
| 申請號： | 202110011885.5 | 申請日： | 2021-01-06 |
| 公開（公告）號： | CN112668200B | 公開（公告）日： | 2023-08-29 |
| 發明（設計）人： | 胡義鋒;張邢;張發旺;雷陽 | 申請（專利權）人： | 西安理工大學 |
| 主分類號： | G06F30/27 | 分類號： | G06F30/27;G06F30/23;G06F16/245;G06F16/28;G06F16/22;G06N3/08;G06N3/0464;G06F119/14;G06F113/14;G06F119/02;G06F119/08 |
| 代理公司： | 北京方圓嘉禾知識產權代理有限公司 11385 | 代理人： | 程華 |
| 地址： | 710048*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 特種設備 安全性 分析 方法 系統 | ||
1.一種特種設備安全性分析的方法，其特征在于，包括：
獲取特種設備的特征數據，所述特種設備的特征數據包括：設備幾何尺寸、設備材料、工作環境、工作壓力變化和初始缺陷參數；
對所述特征數據進行去量綱化處理，得到無量綱的特征參數向量；
對所述特征參數向量進行二維化處理，生成二維特征矩陣，具體包括：
將所述特征參數向量進行轉置；
基于轉置后的特征參數向量，通過冪乘算法進行二維化處理，生成二維特征矩陣；
所述對所述特征參數向量進行二維化處理，生成二維特征矩陣，之前還包括：將所述特征參數向量中每個特征參數進行歸一化處理，具體包括：將所述特征參數的上下限值作為標準值，將所述特征參數歸一化至[0,1]之間，得到歸一化后的特征參數向量，所述歸一化后的特征參數向量的維度為1×n；
對所述二維特征矩陣進行可視化處理，生成灰度圖，所述灰度圖中每個像素點代表所述特種設備的一個特征數值，表征了所述特征數值的分布特性，數值越大，像素點越黑；
基于所述灰度圖，采用神經網絡模型對所述特征設備的安全性進行分析。
2.一種特種設備安全性分析的系統，其特征在于，包括：
特征數據獲取模塊，用于獲取特種設備的特征數據，所述特種設備的特征數據包括：設備幾何尺寸、設備材料、工作環境、工作壓力變化和初始缺陷參數；
去量綱化處理模塊，用于對所述特征數據進行去量綱化處理，得到無量綱的特征參數向量；
二維化處理模塊，用于對所述特征參數向量進行二維化處理，生成二維特征矩陣，具體包括：
轉置單元，用于將所述特征參數向量進行轉置；
二維化處理單元，用于基于轉置后的特征參數向量，通過冪乘算法進行二維化處理，生成二維特征矩陣；
歸一化模塊，用于在對所述特征參數向量進行二維化處理，生成二維特征矩陣之前，將所述特征參數向量中每個特征參數進行歸一化處理，具體包括：將所述特征參數的上下限值作為標準值，將所述特征參數歸一化至[0,1]之間，得到歸一化后的特征參數向量，所述歸一化后的特征參數向量的維度為1×n；
可視化處理模塊，用于對所述二維特征矩陣進行可視化處理，生成灰度圖，所述灰度圖中每個像素點代表所述特種設備的一個特征數值，表征了所述特征數值的分布特性，數值越大，像素點越黑；
安全性分析模塊，用于基于所述灰度圖，采用神經網絡模型對所述特征設備的安全性進行分析。
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