[发明专利]基于注意力机制的CNN-LSTM风机故障预测方法及系统在审
| 申请号： | 202011205358.X | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112633317A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 赵计生;米路中;强保华;谢元;曹亚伟;张艳萍;陈锐东 | 申请（专利权）人： | 国能信控互联技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 | 代理人： | 赵卿 |
| 地址： | 102211 北京市昌平区未来科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于注意力机制的CNN‑LSTM风机故障预测方法，首先，利用SCADA系统采集风机的时序数据；其次，利用随机森林算法对风机时序数据进行特征关联度分析，提取与风机故障关联度高的特征，形成新的特征数据集，将新的特征数据集输入到CNN‑LSTM模型中进行训练，并在模型中引入Attention机制，使得模型更关注与风机故障相关的特征，降低非相关特征的干扰，以提高风机故障预测模型的准确率和泛化能力；最后，将待预测的风机数据集输入到训练好的模型中，获取故障预测结果。本发明的模型是一种适合处理时序数据、准确率高、泛化能力强等综合性能突出的风机故障预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 cnn lstm 风机 故障 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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