[发明专利]一种基于深度学习的逐点分类故障检测方法有效
| 申请号： | 202110815847.5 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113537360B | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 吴俊锋;姚莉;刘斌;丁哲元 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 邱轶 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的逐点分类故障检测方法(DPCFD)，具体包括：采集工业系统的各信道数据，得到原始数据序列；将原始数据序列输入至预训练的序列状态生成器模型，生成各信道的实时状态序列；将各信道的实时状态序列与原始数据序列按照时间维度进行拼接，得到融合数据序列，根据信道之间的关联关系对信道进行分组，按照信道分组将融合数据序列输入预训练的基于深度学习逐点分类的故障检测模型，得到故障检测结果的序列。该方法使用标准数据集田纳西伊士曼对DPCFD方法进行评估，实验结果表明本方法具有兼顾高检测性能与低检测时延的优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 分类 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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