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(qǐng)?zhí)?/td> CN201910527452.8 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN110263846B 公開（公告）日 2021-12-28
申請(qǐng)公布號(hào) CN110263846B 申請(qǐng)公布日 2021-12-28
分類號(hào) G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06F16/2458（2019.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 曾德良;張威;胡勇;劉吉臻;牛玉廣;馮樹臣 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 國(guó)電電力發(fā)展股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京眾合誠(chéng)成知識(shí)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(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明屬于發(fā)電機(jī)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(duì)發(fā)電機(jī)組歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、預(yù)處理后采用深度長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)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(kù)，篩選形成故障數(shù)據(jù)樣本集；對(duì)故障數(shù)據(jù)樣本集采用Medoids周圍分類法估計(jì)故障類型數(shù)目，采用K?Means聚類算法進(jìn)行聚類分析，形成多類典型故障樣本集；對(duì)多類典型故障樣本集采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)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(duì)系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)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(duì)故障診斷模型進(jìn)行更新。