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摘 要:本发明公开了一种基于相关性分析的CNN‑LSTM突发故障预警方法,首先构建制氩空分系统的突发故障阈值策略,通过监测的突发故障数据,确定突发故障出现的阈值;然后保留影响制氩空分系统突发故障发生的特征因素:对制氩空分系统中精馏塔、粗氩塔、粗氩冷凝器、精氩塔、精氩冷凝器、塔釜各部件传感器采集的液位高度、温度、压强、流量和阻力数据进行相关性分析,保留具有相关性的特征变量,确定影响系统发生突发故障的特征因素;构建数据集构造策略,实现特征提取,最后实现突发故障的预测,本发明通过分析系统内部各环节之间的耦合关系,学习系统自身的运行行为,可对工业系统中的突发故障做出及时地预测和识别。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011636861.0 | 专利名称: | 基于相关性分析的CNN-LSTM突发故障预警方法 |
申请日: | 2020-12-31 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/00搜分类 智慧工厂 工业软件 故障监测 工业大数据 智能制造搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |