[发明专利]基于相关性分析的CNN-LSTM突发故障预警方法

摘要

本发明公开了一种基于相关性分析的CNN‑LSTM突发故障预警方法，首先构建制氩空分系统的突发故障阈值策略，通过监测的突发故障数据，确定突发故障出现的阈值；然后保留影响制氩空分系统突发故障发生的特征因素：对制氩空分系统中精馏塔、粗氩塔、粗氩冷凝器、精氩塔、精氩冷凝器、塔釜各部件传感器采集的液位高度、温度、压强、流量和阻力数据进行相关性分析，保留具有相关性的特征变量，确定影响系统发生突发故障的特征因素；构建数据集构造策略，实现特征提取，最后实现突发故障的预测，本发明通过分析系统内部各环节之间的耦合关系，学习系统自身的运行行为，可对工业系统中的突发故障做出及时地预测和识别。