[发明专利]一种基于小波神经网络的异常能耗定位方法在审
| 申请号： | 202010796860.6 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN112085062A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 杨海东;印四华;徐康康;朱成就;胡罗克 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/021 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于小波神经网络的异常能耗定位方法，包括以下步骤：S1：采集异常能耗数据；S2：对异常能耗数据进行小波包分解与重构，并提取其能量特征值，得到训练样本；S3：构建小波神经网络模型；S4：将训练样本输入小波神经网络模型，并结合遗传算法对小波神经网络模型进行优化训练，得到最优小波神经网络模型；通过最优小波神经网络模型进行异常能耗定位诊断，得到诊断结果，从而实现精确定位造成异常能耗的机器部件。本发明提供一种基于小波神经网络的异常能耗定位方法，提高了异常能耗定位的精确度和稳定性，解决了目前由于异常能耗定位技术的精确度不够高，导致难以精确定位造成异常能耗的机器部件的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 异常 能耗 定位 方法 | ||
【主权项】：
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