[发明专利]一种基于改进的LSTM-MLP的小型发电机故障预测方法

摘要

本发明涉及一种基于改进的LSTM‑MLP的小型发电机故障预测方法，属于人工智能和机器学习技术领域。该方法包括基于改进的LSTM‑MLP与多层感知机两种模型，通过输入小型发电机组DTU模块所采集的数据进行预测的输入，在网络中改进的LSTM网络作为前置网络负责小型发电机组的状态预测，多层感知机作为后置网络负责小型发电机组故障分类并对整个系统的结果进行输出。本发明通过改进LSTM网络结构，通过在网络的门控结构中引入上个时序状态和本时序状态的协方差作为权重系数，进一步提高了LSTM网络预测的准确率，增加了小型发电机的可靠使用时间，并减少了发电机组运维所需要的人力成本。