[发明专利]一种发电机故障预测方法及装置在审
| 申请号： | 201810617266.9 | 申请日： | 2018-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN110610226A | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 肖鑫 | 申请（专利权）人： | 北京德知航创科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06;G01R31/34 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100088 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种发电机故障预测方法及装置，该方法包括：获取发电机的多个原始参数序列；根据多个原始参数序列，通过灰色神经串联模型对发电机进行故障预测。本发明采用灰色神经串联模型，灰色神经串联模型包括多个灰色预测模型及一个神经网络预测模型，将这多个灰色预测模型的输出值作为神经网络预测模型的输入值。通过灰色预测模型将原始参数序列中具有不确定性的参数转换成确定性的参数，将确定性的参数输入神经网络预测模型，获得最终的故障预测值。如此将灰度预测模型与神经网络预测模型串联起来进行预测，结合灰度预测模型和神经网络预测模型的优点，能支持短期或长期预测，对各种情况下的数据序列均能达到很高的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络预测模型 灰色预测模型 串联 原始参数 预测 故障预测 预测模型 神经 发电机 灰度 确定性 发电机故障 不确定性 参数输入 参数转换 数据序列 输出 | ||
【主权项】：
1.一种发电机故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取发电机的多个原始参数序列；/n根据所述多个原始参数序列，通过灰色神经串联模型对所述发电机进行故障预测。/n
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