[发明专利]一种汽轮机设备特征提取分析系统及其应用方法在审
申请号: | 202211353110.7 | 申请日: | 2022-10-31 |
公开(公告)号: | CN115630317A | 公开(公告)日: | 2023-01-20 |
发明(设计)人: | 唐守伟;张超;唐金鹤;张传昀;王新 | 申请(专利权)人: | 济南奔腾时代电力科技有限公司 |
主分类号: | G06F18/24 | 分类号: | G06F18/24;G06F18/25;G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 泰安市诚岳专利代理事务所(特殊普通合伙) 37267 | 代理人: | 张聪聪 |
地址: | 250011 山东省济南市泺源大*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 汽轮机 设备 特征 提取 分析 系统 及其 应用 方法 | ||
1.一种汽轮机设备特征提取分析系统,该系统包括数据存储模块、数据处理模块、特征提取器提取“一次特征”模块、特征融合模块、特征提取器提取“二次特征”模块和特性应用模块,其特征在于,
所述数据存储模块包括数据抽取单元和数据保存单元;数据抽取单元用于抽取所需设备数据,数据保存单元用于存储数据抽取单元的数据;
所述数据处理模块包括数据有效性检查及处理单元和空数据检查及处理单元;
所述特征提取器提取“一次特征”模块用于对数据进行“浅特征”提取,包括差分特征提取单元、分箱特征提取单元以及偏差特征提取单元;
所述设备特征融合模块用于对“一次特征”模块提取的多项特征进行融合并处理,包括特征融合单元及特征处理单元;
所述特征提取器提取“二次特征”模块对融合后特征通过深度学习卷积-池化模型提取“深特征”,包括卷积单元、激化单元、池化单元以及数值变换单元;
所述特征应用模块用于将提取的汽轮机设备特征进行应用,包括样本类标记处理单元、样本划分单元、分类模型搭建单元以及预测单元。
2.如权利要求1所述的一种汽轮机设备特征提取分析系统,数据存储模块、数据处理模块、特征提取器提取“一次特征”模块、特征融合模块、特征提取器提取“二次特征”模块和特征应用模块依次通信连接;
所述数据存储模块中,数据抽取单元的输出端与数据保存单元的输入端相连;
∨
所述数据处理模块中,数据有效性检查及处理单元的输入端与数据保存单元的输出端相连,其输出端与空数据检查及处理单元的输入端相连;
所述特征提取器提取“一次特征”模块中,差分特征提取单元、分箱特征提取单元和偏差特征提取单元其各自输入端分别与数据抽取单元输出端相连;
所述特征融合模块中,特征融合单元的输入端与特征提取器提取“一次特征”模块的输出端相连;其输出端与特征处理单元输入端相连;
所述特征提取器提取“二次特征”模块中,卷积单元的输入端与特征处理模块的输出端相连,其输出端与激活单元的输入端相连;激活单元输出端与池化单元的输入端相连;数值变换单元的输入端分别与卷积单元、激活单元和池化单元的输出端相连;
所述特性应用模块中,样本类标记处理单元输入端与特征提取器提取“二次特征”模块的数值变换单元输出端相连;样本划分单元输入端与样本类标记处理单元输出端相连接,其输出端与分类模型搭建单元的输入端相连;分类模型搭建单元的输出端与预测单元输入端相连。
3.如权利要求1所述的分析系统的应用方法,该方法包括以下步骤:
步骤1:对汽轮机设备中的数据进行获取及存储;
步骤2:对步骤1获取的数据进行筛选处理;
步骤3:使用特征提取器提取步骤2汽轮机设备的“一次特征”,分析提取数据特征;
步骤4:将步骤3“一次特征”与原始特征进行融合;
步骤5:使用特征提取器提取汽轮机设备“二次特征”,进一步分析提取数据特征;
步骤6:对设备“一次特征”和“二次特征”进行应用并进行状态预测。
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