[发明专利]基于深度学习的电解制氧设备的使用寿命预测方法及装置在审
| 申请号： | 202210745310.0 | 申请日： | 2022-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN115062767A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 罗自荣;尚建忠;姚淦洲;董文平;张滔;蒋涛;卢钟岳;王莽宽 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;C25B1/02;C25B1/04;C25B15/023;C25B15/029 |
| 代理公司： | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人： | 刘芳 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的电解制氧设备的使用寿命预测方法及装置。方法包括：S1、将电解制氧设备中每处设备的检测对象设定为制氧通道中的氧气浓度；S2、将所有设备的制氧通道中的氧气浓度进行学习训练，记录收集到的所有设备正常、异常时氧气浓度数据，采用MLP神经网络对氧气浓度数据进行深度学习与训练，并建构用于预测测试数据的模型；S3、采用模型对所有设备的制氧通道中的氧气浓度进行实时监测，并得出监测结果；S4、根据所述监测结果基于剩余寿命预测深度学习模型预测电解制氧设备的使用寿命。本发明能有效的综合考虑流程优化、维修性、操作性及安全性，避免制氧过程中某单元异常而导致的供应断裂，更好的预测电解制氧设备的使用寿命。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 电解 设备 使用寿命 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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