基于LSTM-CNN的核電站蒸發(fā)器渦流信號(hào)類型識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110377204.7 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113283288A 公開（公告）日 2021-08-20
申請(qǐng)公布號(hào) CN113283288A 申請(qǐng)公布日 2021-08-20
分類號(hào) G06K9/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張洋;孔玉瑩;張軍;唐博;林戈;丁伯愿;萬象;楊乾飛 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 中廣核檢測技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 蘇州創(chuàng)元專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 代理人 王濤
地址 518000廣東省深圳市福田區(qū)上步中路1001號(hào)科技大廈1506
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于LSTM?CNN的核電站蒸發(fā)器渦流信號(hào)類型識(shí)別方法，所述方法包括：標(biāo)定渦流信號(hào)各通道數(shù)據(jù)；采用時(shí)間窗口處理標(biāo)定后數(shù)據(jù)；采用差分方式處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)；通過LSTM網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)間序列的時(shí)間特征信息；CNN網(wǎng)絡(luò)可以提取時(shí)間序列局部特征信息；融合LSTM與CNN網(wǎng)絡(luò)的特征信息，利用三元組損失原理，經(jīng)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)后，輸入信號(hào)可以向量形式表示其特征信息；構(gòu)建缺陷信號(hào)特征數(shù)據(jù)庫，并以所述向量形式表征，對(duì)比輸入信號(hào)的向量特征與缺陷庫內(nèi)向量特征間的歐氏距離，根據(jù)歐氏距離大小確定信號(hào)所屬類別，最終實(shí)現(xiàn)渦流信號(hào)分類的目的。