发明专利已授权

基于一维卷积的电厂风机系统异常工况检测方法

📄 申请号：CN202310288394.4 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2023-03-22

公开号

CN116292367A

公开日

2023-06-23

申请人

山东科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

F04D27_00

IPC 分类号

F04D27_00 , F04D25_08 , G06F30_27 , G06Q50_06 ,

技术画像

所属领域

风机系统深度学习故障诊断工业智能检测风机系统

应用场景

电厂风机监测, 工业设备在线监测, 设备故障预警, 智能运维, 电力生产安全

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摘要

本发明涉及电厂风机系统检测技术领域，具体涉及一种基于一维卷积的电厂风机系统异常工况检测方法，包括以下步骤：步骤一：数据处理，包括数据获取、剔除异常样本、进行数据标准化以及划分数据集；步骤二：构建辅助变量与风机功率的一维卷积回归模型，利用Adam优化算法整定模型参数；步骤三：采用模型预测性能评价指标对模型预测性能进行对比评价；步骤四：利用模型的预测值与风机功率实测值的偏差构建监控模型，实时监控偏差变化趋势，及时预警，可以在线监控设备状态，并在故障发生早期给出及时准确预警。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于数据驱动和事件推理的鸡舍通风自动控制方法

当前第 / 件

过程变量概率分布未知的数据驱动分布鲁棒故障检测方法

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：19 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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