【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能預測性維護，具體為一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法及系統。
技術介紹
1、在核能產業中，部件分級判定對確保核電廠安全運行至關重要，傳統方法依賴人工經驗與周期性檢查，效率低下且響應遲緩，隨著工業物聯網和大數據分析技術的進步，智能監測與預測性維護成為新趨勢，傳感器網絡與邊緣計算的結合，實現了設備狀態的實時多模態數據收集與分析，顯著增強了運行的可靠性和經濟性。
2、然而，當前預測性維護系統存在挑戰，多模態數據的復雜性要求高效的數據融合技術，但現有方法整合信息的能力有限，影響特征提取與模型訓練效果。部件分級評估未充分考慮環境、負荷和老化因素，預測精度受限，此外，動態閾值調整和維護策略制定依賴固定規則，缺乏靈活性與智能化；為此，急需一種創新的部件分級判定方法，結合深度學習和集成學習，利用多模態數據精準評估部件健康狀態，智能調整動態閾值，推動預測性維護向自主智能方向升級，引入特征轉換函數與多模態深度殘差序列集成預測模型，配以動態閾值調整機制，旨在大幅提升判定準確性和效率，為核電廠安全與經濟效益保駕護航。
技術實現思路
1、鑒于上述存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術解決的技術問題是：傳統評估方式基于靜態數據，無法根據備件實際的使用狀態或性能變化對質保等級進行實時調整，導致質保等級評估的準確性不足，核電廠備件質量評估中，表面缺陷檢測通常由人工完成，成本高、效率低且易受人為因素影響，缺乏精確的定量分析，備件的質量數據來源多樣、量綱不
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其包括如下步驟，
4、收集備件的質量歷史數據；使用圖像識別進行備件的自動化檢測和分析；構建神經網絡模型；建立動態評估機制，根據備件的歷史數據和檢測數據，重新評估質保等級。
5、作為本專利技術所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的一種優選方案，其中：所述質量歷史數據包括備件的使用壽命以及故障率。
6、作為本專利技術所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的一種優選方案，其中：所述圖像識別包括，通過攝像頭采集備件的圖像數據，使用圖像處理技術對采集的圖像進行預處理。
7、作為本專利技術所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的一種優選方案，其中：所述構建神經網絡模型包括，將預處理后的備件圖像輸入神經網絡模型，通過resnet深度cnn架構進行備件圖像分析，通過faster?r-cnn算法對備件表面的缺陷進行識別。
8、作為本專利技術所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的一種優選方案，其中：所述faster?r-cnn算法中目標分類損失表示為，
9、
10、其中，pi表示候選框i屬于目標類別的概率，表示真實類別標簽。
11、所述faster?r-cnn算法中邊界框回歸損失表示為，
12、
13、其中，ti表示網絡預測的邊界框參數，表示真實的邊界框參數，表示損失函數，具體表示為，
14、
15、其中，x表示神經網絡模型的邊界框參數和真實邊界框參數之間的差值。所述faster?r-cnn算法中總損失函數表示為，
16、l＝lcls+λlbbox
17、其中，λ表示平衡因子。
18、作為本專利技術所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的一種優選方案，其中：通過所述神經網絡模型對備件表面進行缺陷檢測得出檢測數據。
19、作為本專利技術所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的一種優選方案，其中：所述重新評估質保等級包括，設置評價指標賦予權重，將使用壽命和故障率數據標準化至0-1區間內，根據檢測數據輸出缺陷信息評分，根據使用壽命、故障率數據以及缺陷信息評分得出綜合得分，根據綜合得分將備件劃分為不同的質保等級。
20、本專利技術的另外一個目的是提供一種核電廠備件質保等級有效判定的管理系統，其能通過自動化數據采集、圖像識別分析、深度學習模型評估以及動態質保等級調整，實現對備件質保等級的智能化和動態管理，解決了現有質保等級判定依賴人為經驗、評估過程缺乏實時性和動態調整、檢測精度低、且無法依據實時狀態優化質保管理的問題。
21、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：一種核電廠備件質保等級有效判定的管理系統，包括數據采集模塊、圖像預處理模塊、神經網絡檢測模塊、缺陷檢測與分類模塊以及質保等級評估模塊。
22、所述數據采集模塊負責采集備件的圖像數據。
23、所述圖像預處理模塊對采集到的備件圖像數據進行預處理。
24、所述神經網絡檢測模塊通過深度學習模型分析預處理后的圖像，檢測備件表面的缺陷。
25、所述缺陷檢測與分類模塊根據神經網絡檢測模塊輸出的結果，對備件表面的缺陷進行分類。
26、所述質保等級評估模塊根據標準化的歷史數據及缺陷檢測評分，通過權重加權方法計算綜合得分，并根據得分劃分質保等級。
27、一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上所述一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的步驟。
28、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上所述一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的步驟。
29、本專利技術的有益效果：本專利技術通過建立動態評估機制，將備件的歷史質量數據(如使用壽命、故障率)和實時檢測數據(如表面缺陷、磨損情況)結合，自動化評估備件的當前質量狀態。評估系統依據這些數據動態計算綜合得分，并根據預設規則自動調整質保等級，使質保評估更加靈活且實時。對備件的歷史數據和檢測數據進行標準化處理，將使用壽命、故障率等數據映射到0-1區間內，使數據量綱統一。然后構建加權評分機制，將標準化后的數據與檢測缺陷評分結合，根據預設權重計算綜合得分，確保每項質量數據對評估的影響能夠合理反映在質保等級中。建立智能評估系統，使用神經網絡模型自動處理檢測數據，并結合動態評估機制對備件質保等級進行實時判定。系統基于評分和規則引擎自動計算并判定質保等級，實現備件質保等級的智能化管理，減少人為干預并提升管理效率。
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1.一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于：所述質量歷史數據包括備件的使用壽命以及故障率。
3.如權利要求2所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于：所述圖像識別包括，通過攝像頭采集備件的圖像數據，使用圖像處理技術對采集的圖像進行預處理。
4.如權利要求3所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于：所述構建神經網絡模型包括，將預處理后的備件圖像輸入神經網絡模型，通過ResNet深度CNN架構進行備件圖像分析，通過Faster?R-CNN算法對備件表面的缺陷進行識別。
5.如權利要求4所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于：所述Faster?R-CNN算法中目標分類損失表示為，
6.如權利要求5所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于：通過所述神經網絡模型對備件表面進行缺陷檢測得出檢測數據。
7.如權利要求6所述的一種核電廠備件質保等級有效判定
8.一種采用如權利要求1～7任一所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的系統，其特征在于：包括數據采集模塊(100)、圖像預處理模塊(200)、神經網絡檢測模塊(300)、缺陷檢測與分類模塊(400)以及質保等級評估模塊(500)；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于：所述質量歷史數據包括備件的使用壽命以及故障率。
3.如權利要求2所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于：所述圖像識別包括，通過攝像頭采集備件的圖像數據，使用圖像處理技術對采集的圖像進行預處理。
4.如權利要求3所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于：所述構建神經網絡模型包括，將預處理后的備件圖像輸入神經網絡模型，通過resnet深度cnn架構進行備件圖像分析，通過faster?r-cnn算法對備件表面的缺陷進行識別。
5.如權利要求4所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于：所述faster?r-cnn算法中目標分類損失表示為，
6.如權利要求5所述的一種核電廠備件質保等級有效判定的管理辦法，其特征在于：通過所述神經網絡模型對備件表面進行缺陷檢測得出檢測數據。
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：程建，張冀蘭，丁強，何升亮，董振，姜雨含，周晨曦，李文武，陳振民，鄧天棋，
申請(專利權)人：華能海南昌江核電有限公司，
類型：發明
國別省市：
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