[发明专利]一种基于卷积神经网络的锅炉受热面管壁泄漏预测方法有效
| 申请号： | 202110295637.8 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN112685964B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 吴林峰;王豆;李汉秋;郭鼎;孟瑜炜;俞荣栋;倪仲俊 | 申请（专利权）人： | 浙江浙能技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/08;G06F119/08 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的锅炉受热面管壁泄漏预测方法，包括步骤：构建受热面数据矩阵，并将数据映射到0～255灰度值，通过构建温度场图的方式构建受热面温度场，以受热面温度场为输入，对锅炉受热面管泄漏进行了分类分级预测，并设定了风险等级，将受热面管壁泄漏风险等级作为输出，训练出CNN卷积神经网络进行分类预测；对锅炉受热面管壁泄漏风险进行等级划分，以更好的为预测性维护提供决策建议和支持。本发明的有益效果是：本发明提出了基于卷积神经网络的锅炉受热面管泄漏预测模型；对于燃煤电厂锅炉受热面管泄漏故障检测和风险分级具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 锅炉 受热 管壁 泄漏 预测 方法 | ||
【主权项】：
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