[发明专利]基于修正长短时记忆神经网络的发电机线棒振动优化方法有效
| 申请号： | 202110589322.4 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113255219B | 公开（公告）日： | 2021-10-12 |
| 发明（设计）人： | 戴程鹏;解剑波;范海东;郭鼎;王豆;傅骏伟;杨勤;金泱;王展宏;孟瑜炜 | 申请（专利权）人： | 浙江浙能技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H02K3/50;G06F111/06;G06F119/08 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于修正长短时记忆神经网络的发电机线棒振动优化方法，包括步骤：历史数据获取和处理；将特征向量和标签向量作为发电机线棒振动LM_LSTM模型的输入，利用训练集和验证集中的数据来训练发电机线棒振动LM_LSTM模型。本发明的有益效果是：从机理和数理结合的方法挖掘发电机各参数对线棒振动的影响；建立基于修正的长短时记忆神经网络的发电机线棒振动模型，分析发电机线棒平均温度和发电机铁芯平均温度对发电机线棒振动的影响，做出三维关系控制图，明确指出发电机定冷水进水温度和发电机冷氢温度在全局和局部的调整方向，进而通过对相关温度的调整在运行过程中压制超标的发电机线棒端部振动，满足安全稳定运行的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 修正 短时记忆 神经网络 发电机 振动 优化 方法 | ||
【主权项】：
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