基于故障數(shù)據(jù)深度挖掘及學(xué)習(xí)的故障診斷方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910527452.8 申請日 -
公開（公告）號 CN110263846B 公開（公告）日 2021-12-28
申請公布號 CN110263846B 申請公布日 2021-12-28
分類號 G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06F16/2458（2019.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 曾德良;張威;胡勇;劉吉臻;牛玉廣;馮樹臣 申請（專利權(quán)）人 國電電力發(fā)展股份有限公司
代理機構(gòu) 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 史雙元
地址 102206北京市昌平區(qū)朱辛莊北農(nóng)路2號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明屬于發(fā)電機組設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于故障數(shù)據(jù)深度挖掘及學(xué)習(xí)的故障診斷方法，包括：對發(fā)電機組歷史數(shù)據(jù)進行采集、預(yù)處理后采用深度長短時記憶網(wǎng)絡(luò)算法進行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，得到故障數(shù)據(jù)篩選模型后遍歷海量歷史數(shù)據(jù)庫，篩選形成故障數(shù)據(jù)樣本集；對故障數(shù)據(jù)樣本集采用Medoids周圍分類法估計故障類型數(shù)目，采用K?Means聚類算法進行聚類分析，形成多類典型故障樣本集；對多類典型故障樣本集采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，建立故障診斷模型；基于故障診斷模型對系統(tǒng)實時運行數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，對系統(tǒng)運行狀態(tài)進行判別并記錄新產(chǎn)生的故障樣本，利用更新后的多類典型故障樣本集對故障診斷模型進行更新。