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[发明专利]一种基于CNN-LSTM的核电厂故障诊断方法及装置-CN202210224535.1在审
发明人： 雷济充;于涛;陈珍平;谢金森;倪梓宁;张华健;任长安;李卫 -专利权人：南华大学
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于CNN‑LSTM的核电厂故障诊断方法、装置及存储介质，该方法包括：收集核电厂真实运行数据或模拟机产生的不同工况数据；建立CNN层，并利用CNN层对收集的数据进行特征提取；对提取后的特征数据进行预处理，并从处理后的数据中划分出训练集数据；建立LSTM层，利用训练集数据对LSTM层进行训练，得到故障识别模型；将待测工况数据输入至故障识别模型，输出故障诊断结果。上述方法使用CNN层对多维数据进行特征提取，使用特征提取后的少维数据对LSTM层进行训练得到故障识别模型，这样故障诊断准确度高、误差小、效率高，能够为核电厂操纵人员提供指导，避免操纵人员误操作以及不操作导致核电厂事故。
一种基于 cnn lstm 核电厂故障诊断方法装置

[发明专利]一种核电厂故障诊断方法、装置及其介质-CN202111645902.7在审
发明人： 雷济充;于涛;陈珍平;谢金森;倪梓宁;张华健;任长安;李卫 -专利权人：南华大学
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种核电厂故障方法、装置及其介质，针对目前采用专家系统辅助人工监察的方式无法避免人为错误以及对以前未发生过的故障问题判断不准确的问题，提供了一种核电厂故障诊断方法，包括：获取核电厂的实际工况数据；将实际工况数据输入至预先建立的诊断模型；获取诊断模型输出的诊断结果。由于诊断结果是将实际工况数据输入至诊断模型后，由诊断模型返回的，无需人工参与，避免了人工监测会出现的人为错误。又因为对于由训练集数据训练出的各LSTM模型通过验证集数据进行准确性验证，选取准确性最高的作为诊断模型，所以诊断模型对于未见过的数据同样有准确度的保证，相比于完全依赖于过往人工经验的专家系统，故障诊断更为准确。
一种核电厂故障诊断方法装置及其介质