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基于故障数据深度挖掘及学习的故障诊断方法

基本信息

申请号 CN201910527452.8 申请日 -
公开（公告）号 CN110263846B 公开（公告）日 2021-12-28
申请公布号 CN110263846B 申请公布日 2021-12-28
分类号 G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06F16/2458（2019.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 曾德良;张威;胡勇;刘吉臻;牛玉广;冯树臣 申请（专利权）人 国电电力发展股份有限公司
代理机构 北京众合诚成知识产权代理有限公司 代理人 史双元
地址 102206北京市昌平区朱辛庄北农路2号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明属于发电机组设备故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于故障数据深度挖掘及学习的故障诊断方法，包括：对发电机组历史数据进行采集、预处理后采用深度长短时记忆网络算法进行学习和训练，得到故障数据筛选模型后遍历海量历史数据库，筛选形成故障数据样本集；对故障数据样本集采用Medoids周围分类法估计故障类型数目，采用K‑Means聚类算法进行聚类分析，形成多类典型故障样本集；对多类典型故障样本集采用LSTM神经网络算法进行训练和学习，建立故障诊断模型；基于故障诊断模型对系统实时运行数据进行监测，对系统运行状态进行判别并记录新产生的故障样本，利用更新后的多类典型故障样本集对故障诊断模型进行更新。