[发明专利]基于加权联合分布适配神经网络的高炉故障诊断方法有效
| 申请号： | 202110441962.0 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113219942B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 高大力;杨春节;王文海 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林松海 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于加权联合分布适配神经网络的高炉故障诊断方法。首先，使用深度神经网络对高炉的历史数据与待测数据进行第一次特征提取并生成待测数据的标签。基于此标签值，计算高炉的待测数据与历史数据中相应故障类别的样本数之比，将所得比值作为高炉各类故障相应权重与联合分布适配法结合。通过加权联合分布适配完成第二次特征的提取并得到新的标签值。最后，对加权联合分布适配中生成标签，计算权重及更新参数这一过程进行迭代求解得到故障诊断结果。本发明不仅利用深度神经网络提高了诊断精度，还通过联合分布与先验分布适配解决了由于高炉故障样本少，数据分布随工况改变波动较大而造成的传统故障诊断方法准确率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 加权 联合 分布 神经网络 高炉 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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