[发明专利]基于多通道卷积神经网络的阀冷系统故障诊断方法及装置在审
| 申请号： | 202310588195.5 | 申请日： | 2023-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN116578922A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 董熙;张国华;高晟辅;赵欣洋;刘钊;陈昊阳;江楠;邱树明 | 申请（专利权）人： | 南京南瑞继保电气有限公司;国家电网有限公司直流技术中心;国网宁夏电力有限公司;国网宁夏电力有限公司超高压公司 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 葛潇敏 |
| 地址： | 211102 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多通道卷积神经网络的阀冷系统故障诊断方法及装置，获取故障时间段阀冷控保装置录波信息、后台事件，进行数据处理，构建基于阀冷系统故障信息的数据集；将所述数据集划分为训练集和测试集；构建多通道卷积神经网络模型，采用训练集对其进行训练，得到训练后的多通道卷积神经网络模型，然后采用测试集对所述训练后的多通道卷积神经网络模型进行验证评价，得到最终的多通道卷积神经网络模型；保存所述最终的多通道卷积神经网络模型模型，待具体诊断时复用该模型，对待测数据进行故障诊断分类。此种技术方案解决了当前故障诊断主要依靠人工判别的现状，减小了运维成本，能够提高换流站阀冷系统故障检测的效率以及准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 卷积 神经网络 系统 故障诊断 方法 装置 | ||
【主权项】：
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