[发明专利]一种基于孪生长短时间记忆网络的故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010610712.0 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111914897A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 邹见效;凡时财;张季阳;徐红兵 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于孪生长短时间记忆网络的故障诊断方法，尤其针对化工过程故障诊断，包括S1、采集化工系统在各种运行状态下各测量设备的测量数据，对其进行降噪处理；S2、对测量数据进行标准化处理构建训练样本；S3、构建故障诊断模型，利用训练样本进行训练；S4、将待诊断的测量数据对应的标准化处理的数据输入到训练好的故障诊断模型中，得到故障类型结果。本发明将具有长短时间记忆功能的LSTM和能够放大相似样本之间微小差异的孪生网络结合起来，进行化工过程的故障诊断，不仅能够通过多层LSTM对复杂动态时序性的数据具有更强的表达能力，而且对微小故障也具有更优的识别能力，使得化工过程的故障诊断效果得到显著提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 长短 时间 记忆 网络 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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