[发明专利]一种基于贝叶斯LSTM模型的旋转机械的故障预警方法在审
| 申请号： | 202010520887.2 | 申请日： | 2020-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN111914875A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 游东东;黎家良;沈小成 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯LSTM模型的旋转机械的故障预警方法。所述方法主要针对大型旋转机械设备故障预警，通过整合分析数据，运用离散小波包、PPCA概率主成分分析、C‑C算法等对数据进行降噪降维重构，得到较好处理的数据集，再通过LSTM循环神经网络的方法构建数据预测模型，最后结合贝叶斯假设检验方法求其置信度，输出异常情况的时间节点，来达到需要的故障预警目的。本发明实现了量化分析机械设备运行数据，集成了多种高等智能监测诊断技术和方法，保证了预测具有更高的可靠性及稳健性。本发明提供了一种全新可行的故障检测与预警方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 lstm 模型 旋转 机械 故障 预警 方法 | ||
【主权项】：
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