[发明专利]风机传感器数据重构方法、装置与计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种风机传感器数据重构方法，其特征在于，第一类故障数据由真实值和故障值叠加而成，第一类故障数据包括：第一类历史故障数据和第一类实时故障数据，第二类故障数据实际值被故障值所覆盖，第二类故障数据包括第二类历史故障数据和第二类实时故障数据，包括：

获取风机传感器的历史数据，所述历史数据包括历史正常数据和历史故障数据，所述历史故障数据包括第一类历史故障数据和第二类历史故障数据；

对标准LSTM模型进行优化，得到优化LSTM模型；

基于所述优化LSTM模型，构建数据预重构模型；

采用所述第一类历史故障数据和所述第二类历史故障数据分别对所述数据预重构模型进行训练，得到第一类数据重构模型和第二类数据重构模型；

采用所述第一类数据重构模型对第一类实时故障数据进行重构，得到重构后的第一类实时故障数据；

采用所述第二类数据重构模型对第二类实时故障数据进行重构，得到重构后的第二类实时故障数据；

采用所述第一类历史故障数据对所述数据预重构模型进行训练，得到第一类数据重构模型，包括：

将所述第一类历史故障数据中的部分输入所述数据预重构模型中，输出部分所述第一类历史故障数据的第一预重构结果；

将部分所述第一类历史故障数据和所述第一预重构结果作为一个整体，输入所述数据预重构模型中，所述数据预重构模型输出组合重构结果；

将部分所述第一类历史故障数据和采集值，组合为第一集合；

将所述第一预重构结果和所述组合重构结果，组合为第二集合；

采用所述第一集合和所述第二集合对所述数据预重构模型进行训练，得到所述第一类数据重构模型；

采用所述第二类历史故障数据对所述数据预重构模型进行训练，得到第二类数据重构模型，包括：

将所述第二类历史故障数据中的部分输入所述数据预重构模型中，输出部分所述第二类历史故障数据的第二预重构结果；

将所述第二预重构结果输入所述数据预重构模型中，所述数据预重构模型输出重构结果；

将所述第二预重构结果和所述重构结果，组合为第三集合；

采用所述第三集合对所述数据预重构模型进行训练，得到所述第二类数据重构模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对标准LSTM模型进行优化，得到优化LSTM模型，包括：

分别在所述标准LSTM模型的遗忘门和输出门上增加了孔连接；

在所述标准LSTM模型的记忆单元上耦合输入门和所述遗忘门，得到优化LSTM模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述第一集合和所述第二集合对所述数据预重构模型进行训练，得到所述第一类数据重构模型之后，所述方法还包括：

按照采样时间的先后顺序，实时更新所述第一集合和所述第二集合，得到第一更新集合和第二更新集合；

采用所述第一更新集合和所述第二更新集合，对所述第一类数据重构模型进行训练，得到更新后的所述第一类数据重构模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述第三集合对所述数据预重构模型进行训练，得到所述第二类数据重构模型之后，所述方法还包括：

按照采样时间的先后顺序，实时更新所述第三集合，得到第三更新集合；

采用所述第三更新集合，对所述第二类数据重构模型进行训练，得到更新后的所述第二类数据重构模型。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一类历史故障数据包括偏置故障数据和漂移故障数据，所述第二类历史故障数据包括恒值故障数据和冲击故障数据。