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一种基于BP神经网络的换热器早期故障诊断方法

基本信息

申请号 CN201910969285.2 申请日 -
公开（公告）号 CN110779745B 公开（公告）日 2021-07-06
申请公布号 CN110779745B 申请公布日 2021-07-06
分类号 G01M99/00;G06N3/04 分类 测量；测试;
发明人 柳树林;潘凡;李倩;蔡一彪;孙丰诚 申请（专利权）人 杭州安脉盛智能技术有限公司
代理机构 杭州杭诚专利事务所有限公司 代理人 尉伟敏
地址 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路482号智慧e谷B座17层
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及换热器故障诊断技术领域，公开了一种基于BP神经网络的换热器早期故障诊断方法，包括步骤：A）采集换热器正常工作状态下的关键参数；B）将采集到的关键参数划分为训练集、验证集和测试集；C）构建BP神经网络模型；D）获得测试输出误差的均值μ和标准差σ；E）利用已训练好的BP神经网络模型对换热器出口数据进行预测，获得换热器出口数据的预测输出；F）进行故障诊断，判断在判误时长T内预测输出误差是否连续在正常误差范围外。本发明通过建立BP神经网络模型，无需故障样本，仅通过换热器正常工作状态下的数据就能建立模型，再利用判别标准对换热器故障进行诊断，故障诊断准确率高。