[发明专利]基于双向长短时神经网络的流程工业故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010675680.2 | 申请日： | 2020-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN111859798A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 罗林;赵子雯;王乔;陈帅 | 申请（专利权）人： | 辽宁石油化工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京君泊知识产权代理有限公司 11496 | 代理人： | 李丹 |
| 地址： | 113000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于双向长短时神经网络的流程工业故障诊断方法，包括如下步骤：S1：数据集准备：TE模型从160组数据开始引入故障，数据集用来建立监控模型；S2：特征提取：特征提取采用的是基于梯度提升机提取数据特征，在梯度下降的方向上，寻找出针对多个分类器组成的可加性模型；S3:建立实验平台；S4：实验进行：采用Keras框架搭建双向长短时神经网络模型，研究对象为田纳西伊斯曼模型；S5：实验结果。本发明利用双向长短时神经网络泛化能力强，能够避免长序列发生梯度消失和梯度爆炸的缺点，解决了流程工业故障诊断中准确率低，时常出现漏报和误报现象并且泛化能力低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双向 长短 神经网络 流程 工业 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于辽宁石油化工大学，未经辽宁石油化工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010675680.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种导热硅脂及其制备方法
- 下一篇：一种光固化油墨用色浆研磨树脂及其制备方法
