[发明专利]一种基于深度卷积随机森林自编码的泵站机组状态评价方法有效
| 申请号： | 202010895695.X | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN111914490B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 田雨;蒋云钟;韩婧怡;康婧;张代娣;李佳;陈娟;谭亚男;路梦瑶 | 申请（专利权）人： | 中国水利水电科学研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/2431;G06N3/0464;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 于国强 |
| 地址： | 100038 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积随机森林自编码的泵站机组状态评价方法，包括收集泵站机组全寿命周期的上导震动X向波形、上导振动Y向振动波形、水导振动X向振动波形、水导振动Y向振动波形、上机架X向振动波形、上机架Y向振动波形、上机架垂直振动波形、叶轮外壳X向振动、叶轮外壳Y向振动、大轴摆度波形以及上述各个波形数据的键相信号，以得到历史波形健康样本库；从历史波形健康样本库中，选取泵站机组健康状态时期的各个测点信息作为历史正常数据样本；等步骤。优点是：基于在线监测数据，无须进行停机和人工布置测点，增加了电厂的经济效益，利用机组多源数据进行建模，自动挖掘隐含特征，适应于各个不同形式、运行时间的机组。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 随机 森林 编码 泵站 机组 状态 评价 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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