[发明专利]基于深度学习的锅炉故障预测方法在审
| 申请号： | 202110851856.X | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113505850A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 刘迪;李哲毓;杨东;崔逸群;刘超飞;毕玉冰;王文庆;刘骁;朱博迪;肖力炀;崔鑫 | 申请（专利权）人： | 西安热工研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 何会侠 |
| 地址： | 710032 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的锅炉故障预测方法，本发明将残差网络模型引入到锅炉故障预测中，实现对锅炉故障的预测诊断。首先对火电厂锅炉运行数据进行探索性分析，确定数据信息、特征分布和数据相关性。然后对缺失值进行处理，采用了删除变量和随机森林填充的方法，利用数据规约提取出输入模型的特征。最后使用残差网络模型实现了对锅炉故障的预测。以某火电厂提供的实验数据进行实例分析，验证了该发明的准确性和实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 锅炉 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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