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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411965503.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/20；該發(fā)明授權(quán)基于云平臺(tái)的閥門(mén)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)及方法是由陳毓華;張會(huì)亭;胡向南;吳冬林;胡曉軍;葉惠軍;周巖設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于云平臺(tái)的閥門(mén)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于云平臺(tái)的閥門(mén)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)及方法，包括：收集各個(gè)閥門(mén)的腐蝕程度特征數(shù)據(jù)；調(diào)用第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將腐蝕程度特征數(shù)據(jù)輸入第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，以獲取各個(gè)閥門(mén)的腐蝕程度系數(shù)；獲取各個(gè)閥門(mén)的失效反映特征數(shù)據(jù)，并將失效反映特征數(shù)據(jù)輸入第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，以獲取各個(gè)閥門(mén)在未來(lái)時(shí)刻下的失效概率；根據(jù)失效概率大小確定出所有目標(biāo)閥門(mén)以及每個(gè)目標(biāo)閥門(mén)的失效時(shí)間，依據(jù)失效時(shí)間計(jì)算出所有目標(biāo)閥門(mén)的剩余使用壽命，并根據(jù)剩余使用壽命進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)分級(jí)；本發(fā)明能動(dòng)態(tài)評(píng)估閥門(mén)的腐蝕程度、失效概率及剩余壽命，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)分級(jí)管理與差異化維護(hù)。

本發(fā)明授權(quán)基于云平臺(tái)的閥門(mén)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于云平臺(tái)的閥門(mén)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)分析方法，其特征在于，所述方法包括：收集管道內(nèi)各個(gè)閥門(mén)的腐蝕程度特征數(shù)據(jù)，并上傳至云平臺(tái)；調(diào)用所述云平臺(tái)中預(yù)配置用于預(yù)測(cè)閥門(mén)的腐蝕程度系數(shù)的第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以及預(yù)配置用于預(yù)測(cè)閥門(mén)的失效概率的第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將腐蝕程度特征數(shù)據(jù)輸入第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，以獲取各個(gè)閥門(mén)的腐蝕程度系數(shù)；其中，所述第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法如下：獲取歷史腐蝕程度訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將歷史腐蝕程度訓(xùn)練數(shù)據(jù)劃分為腐蝕程度訓(xùn)練集和腐蝕程度測(cè)試集；所述歷史腐蝕程度訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括腐蝕程度特征數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的腐蝕程度系數(shù)；構(gòu)建第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將腐蝕程度訓(xùn)練集中的腐蝕程度特征數(shù)據(jù)作為第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以及將腐蝕程度訓(xùn)練集中的腐蝕程度系數(shù)作為第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，并以最小化所有訓(xùn)練樣本的第一預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度之和作為訓(xùn)練目標(biāo)，對(duì)第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直至第一預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度之和達(dá)到收斂時(shí)停止訓(xùn)練，得到初始第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；其中，所述第一預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度之和的計(jì)算公式如下： ；式中：表示第一預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度之和，表示第i組訓(xùn)練樣本的實(shí)際腐蝕程度系數(shù)，表示第i組訓(xùn)練樣本的預(yù)測(cè)腐蝕程度系數(shù)，為腐蝕程度訓(xùn)練集中的訓(xùn)練樣本數(shù)；利用腐蝕程度測(cè)試集對(duì)初始第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證，當(dāng)初始第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小于等于第一預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度時(shí)，將其作為用于預(yù)測(cè)閥門(mén)的腐蝕程度系數(shù)的第一深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；其中，所述歷史腐蝕程度訓(xùn)練數(shù)據(jù)中腐蝕程度系數(shù)的獲取方法如下：獲取閥門(mén)的內(nèi)部損傷圖像；將內(nèi)部損傷圖像進(jìn)行灰度化處理，得到灰度圖；獲取閥門(mén)的損傷類(lèi)型參考圖像，并將灰度圖作為目標(biāo)圖像，以及將損傷類(lèi)型參考圖像作為匹配圖像，所述損傷類(lèi)型包括裂紋、孔洞和氣泡；設(shè)置步長(zhǎng)為1，通過(guò)滑動(dòng)窗口方式將匹配圖像與目標(biāo)圖像進(jìn)行交叉相關(guān)計(jì)算，以獲取每個(gè)重疊部分的相似度；將相似度大于預(yù)設(shè)相似閾值的重疊部分作為損傷區(qū)域，統(tǒng)計(jì)每種損傷類(lèi)型的損傷區(qū)域的數(shù)量，并獲取每種損傷類(lèi)型的損傷區(qū)域的像素面積；獲取目標(biāo)圖像的像素總面積，根據(jù)損傷區(qū)域的數(shù)量、損傷區(qū)域的像素面積和像素總面積計(jì)算出閥門(mén)的腐蝕程度系數(shù)；其中，所述腐蝕程度系數(shù)的具體計(jì)算公式如下： ；式中：表示腐蝕程度系數(shù)，表示第v種損傷類(lèi)型的損傷區(qū)域的像素面積，表示第v種損傷類(lèi)型的損傷區(qū)域的數(shù)量，表示第v種損傷類(lèi)型的權(quán)重因子，表示損傷類(lèi)型的總個(gè)數(shù)，表示目標(biāo)圖像的像素總面積；獲取在過(guò)去時(shí)刻T-N至當(dāng)前時(shí)刻T范圍內(nèi)各個(gè)閥門(mén)的失效反映特征數(shù)據(jù)，并將失效反映特征數(shù)據(jù)輸入第二深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，以獲取各個(gè)閥門(mén)在未來(lái)時(shí)刻R下的失效概率，所述失效反映特征數(shù)據(jù)包括材料特征數(shù)據(jù)，以及每一時(shí)刻下的疲勞程度特征數(shù)據(jù)和腐蝕程度系數(shù)，T、N和R為大于零的整數(shù)；根據(jù)失效概率大小確定出所有目標(biāo)閥門(mén)以及每個(gè)目標(biāo)閥門(mén)的失效時(shí)間，依據(jù)失效時(shí)間計(jì)算出所有目標(biāo)閥門(mén)的剩余使用壽命，并根據(jù)剩余使用壽命進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)分級(jí)，得到所有目標(biāo)閥門(mén)的運(yùn)行狀態(tài)分級(jí)結(jié)果。

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