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专利状态
一种基于神经网络的变桨系统故障预测方法
有效
专利申请进度
申请
2021-06-11
申请公布
2021-10-01
授权
2024-02-02
预估到期
2041-06-11
专利基础信息
申请号
CN202110656862.X
申请日
2021-06-11
申请公布号
CN113468728A
申请公布日
2021-10-01
授权公布号
CN113468728B
授权公告日
2024-02-02
分类号
G06F18/241;G06F18/214;G06F18/22;G06F18/21
分类
计算;推算;计数;
申请人名称
国电南京自动化股份有限公司
申请人地址
江苏省南京市鼓楼区新模范马路38号
专利法律状态
2024-02-02
授权
状态信息
授权
2021-10-01
公布
状态信息
公布
摘要
本发明公开了一种基于神经网络的变桨系统故障预测方法,包括,利用数据采集与监视控制系统采集变桨系统的运行数据,并对所述运行数据进行数据预处理;将所述经预处理后的运行数据划分为训练集和测试集,利用所述训练集构建过程记忆矩阵;结合所述过程记忆矩阵构建初始变桨距故障诊断模型,并利用所述测试集对变桨距故障诊断模型进行训练;直至训练次数达到设定的训练迭代次数时停止训练,进而获得变桨距故障诊断模型;将所述变桨系统的运行数据输入至所述变桨距故障诊断模型,通过所述变桨距故障诊断模型输出变桨系统的故障诊断结果。本发明能准确地识别变桨系统的故障,且具有较强的抗干扰能力。
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