一种用于电解槽故障预警的机器学习方法及其应用
基本信息
| 申请号 | CN201810592263.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108805202A | 公开（公告）日 | 2018-11-13 |
| 申请公布号 | CN108805202A | 申请公布日 | 2018-11-13 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/12 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 沈佳杰;王彦婷;邱振鲁;陈宜川;韩彩亮 | 申请（专利权）人 | 上海新增鼎数据科技有限公司 |
| 代理机构 | 武汉宇晨专利事务所 | 代理人 | 上海新增鼎数据科技有限公司 |
| 地址 | 201204 上海市浦东新区绿科路90号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本文提供了一种用于电解槽故障预警的机器学习方法，用于对电解槽故障建立预判模型，主要过程包括：提取检测点序列数据、数据预处理、训练数据集输入GMM聚类模型、定义异常判别规则、优化判别参数、改进GMM聚类模型、训练模型拟合效果评估，还提供了一种用于电解槽故障预警的机器学习方法的应用，主要过程包括：提取检测点新序列数据、数据预处理、时间序列预测、训练模型预警故障判断。本发明能有效降低传统条件值报警对操作人员的麻痹，替代有经验的操作人员判断故障，避免人为因素的判断错误。 |
