[发明专利]一种基于网格化RBM的故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于网格化RBM的故障诊断方法，其特征在于：包括下列步骤：

S1、根据复杂工业过程中传感器采集的各种工业状态的监控参数，建立工业监控时序数据库，作为训练模型的输入；

S2、将采集的数据输入建立好的网格化RBM模型进行训练，得到待测对象模型；

S3、将新的数据输入训练好的网格化RBM模型中，由网格化RBM模型分析该时序数据的故障诊断结果；

S4、输出本次测试数据的的故障诊断结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于网格化RBM的故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S1中，故障诊断模型的输入为时序数据，序列长度为T。

3.根据权利要求2所述的一种基于网格化RBM的故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S2中，将时序数据输入处理单元，进行特征提取，相邻层之间是相连的，但是同层之间的节点是不相连的，每个输入单元以数据集样本中的不同时间序列采样点作为输入，其中经过隐藏层的非线性映射输出。

4.根据权利要求3所述的一种基于网格化RBM的故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S3中，基于单个的RBM模型，通过纵向和横向拓展延伸的方式实现网格化RBM，网格化RBM由多个RBM层组成，每个RBM层包含多个相连的RBM单元，其结构主要分为三层，数据输入层，特征提取层和故障诊断层。

5.根据权利要求4所述的一种基于网格化RBM的故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S3中，网格化RBM第一层的输入是原始数据，以及前一层RBM的隐藏状态，第二层是RBM网格化网络，通过叠加RBM，神经网络进一步加深，最后一层的故障诊断层利用Softmax函数对最后一层RBM的隐藏状态进行分类，并输出故障诊断结果。

6.根据权利要求5所述的一种基于网格化RBM的故障诊断方法，其特征在于：所述步骤S4中，基于三层网格化RBM故障诊断模型能够将故障数据的历史信息存储在存储单元中，实现故障的实时监测和状态输出。