[发明专利]一种基于深度网络模型的本安设备放电能量的预测方法在审
| 申请号： | 202211730533.6 | 申请日： | 2022-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN115966062A | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 李艳 | 申请（专利权）人： | 榆林学院;西安科技大学 |
| 主分类号： | G08B21/10 | 分类号： | G08B21/10;G06N3/0464;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 深圳科润知识产权代理事务所(普通合伙) 44724 | 代理人： | 刘强强 |
| 地址： | 719000*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度网络模型的本安设备放电能量的预测方法，包括以下步骤：步骤一、采集本质安全电路的参数；步骤二、数据集筛选；步骤三、计算本质安全电路的放电能量；步骤四、构建放电能量预测模块；步骤五、获取预测模型的输入；步骤六、判断待测本安设备在t+l时刻的放电能量是否处于危险区间，若是，则报警；本发明结构简单、设计合理，将放电能量与温度修正系数结合，并引入时延时间，使得计算得到的放电能量更加符合火花放电的实际规律；基于卷积神经网络构建放电能量预测模块，方便对相似电路的放电火花能量进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 模型 设备 放电 能量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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