基于LSTM-CNN的核电站蒸发器涡流信号类型识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202110377204.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113283288A | 公开（公告）日 | 2021-08-20 |
| 申请公布号 | CN113283288A | 申请公布日 | 2021-08-20 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张洋;孔玉莹;张军;唐博;林戈;丁伯愿;万象;杨乾飞 | 申请（专利权）人 | 中广核检测技术有限公司 |
| 代理机构 | 苏州创元专利商标事务所有限公司 | 代理人 | 王涛 |
| 地址 | 518000广东省深圳市福田区上步中路1001号科技大厦1506 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于LSTM‑CNN的核电站蒸发器涡流信号类型识别方法，所述方法包括：标定涡流信号各通道数据；采用时间窗口处理标定后数据；采用差分方式处理时间序列数据；通过LSTM网络提取时间序列的时间特征信息；CNN网络可以提取时间序列局部特征信息；融合LSTM与CNN网络的特征信息，利用三元组损失原理，经大量数据训练学习后，输入信号可以向量形式表示其特征信息；构建缺陷信号特征数据库，并以所述向量形式表征，对比输入信号的向量特征与缺陷库内向量特征间的欧氏距离，根据欧氏距离大小确定信号所属类别，最终实现涡流信号分类的目的。 |
