一种蒸汽涡轮机故障诊断的数据挖掘方法
基本信息
| 申请号 | CN202011357884.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112464563A | 公开（公告）日 | 2021-03-09 |
| 申请公布号 | CN112464563A | 申请公布日 | 2021-03-09 |
| 分类号 | G06F30/27(2020.01)I;G06F111/10(2020.01)N;G06F119/08(2020.01)N;G06N3/08(2006.01)I;G06F119/14(2020.01)N;G06Q50/06(2012.01)I;G06Q10/00(2012.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06F113/28(2020.01)N | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 米大斌;胡占琪;袁雁鸣;王志辉;龚思远;邓博;姜文;何一鸣;臧鹏;梁佳佳;韩国良 | 申请（专利权）人 | 河北建设投资集团有限责任公司 |
| 代理机构 | 北京汇智英财专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 牟长林 |
| 地址 | 050051河北省石家庄市裕华西路9号裕园广场 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明设计了一种蒸汽涡轮机故障诊断的数据挖掘方法，用于对蒸汽涡轮机运行参数进行非线性处理，包括数据预处理、模型构建、模型参数选择、模型验证四个步骤,模型结构为LSTM模型，LSTM模型包括一个输入层，多个隐藏层和一个输出层，数据从输入层输入、经过隐藏层处理后由输出层输出故障类型。本方法借助深度学习网络进行数据挖掘，并用于故障识别和诊断工作，实现了较高的识别和诊断精度，具有极高的推广应用价值。 |
