[发明专利]一种基于LSTM的疲劳因子隐性异常检测及故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010445803.3 | 申请日： | 2020-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN111353482B | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 冯海领;焦正杉;孙敬哲;王汉奇;王向敏;赵宜斌 | 申请（专利权）人： | 天津开发区精诺瀚海数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 石家庄知住优创知识产权代理事务所(普通合伙) 13131 | 代理人： | 林艳艳 |
| 地址： | 300450 天津市滨*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LSTM的疲劳因子隐性异常检测及故障诊断方法，包括下述步骤：S1.收集有关诊断对象目标设备的时序数据，并对数据进行经验模态分解；S2.使用正常数据，构建基于LSTM的设备振动信号预测模型；S3.对收集到的异常数据进行分类，构建基于LSTM的故障时序数据分类模型；S4.将获取的基于LSTM的振动信号预测模型的均方误差MSE作为初始疲劳因子阈值；S5.使用基于LSTM的振动信号预测模型对设备生产数据进行预测，计算预测值与实际值的均方误差，将其均方误差与疲劳因子阈值对比用来检测异常信号；S6.将异常信号通过故障时序数据分类模型进行分类，得到故障诊断结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 疲劳 因子 隐性 异常 检测 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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