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专利基本信息
专利名称 一种基于深度学习的水轮发电机组故障诊断方法
专利状态 - 专利号（申请号） CN110597240B
专利申请日期 2019-10-24 专利类型 发明专利
申请公布号 2019110198736 申请公布日 2019-10-24
授权公告号 - 授权公告日 -
发明人 高伟;卢思佳;廖国平;杨耿杰;郭谋发
专利权人 福州大学
专利摘要 本发明涉及一种基于深度学习的水轮发电机组故障诊断方法,首先采集水电机组运行时的振动信号作为样本,并建立数据库;对数据进行预处理,即对原始振动信号进行重构;接着将重构后的数据集分割成训练集、验证集以及测试集;然后训练一维卷积神经网络(1‑DCNN)与门控循环单元(GRU)相结合的网络,并对网络参数进行优化,以避免网络过拟合;最后利用训练好的网络参数建立水电机组故障诊断模型,将测试集样本输入至该模型中,实现水电机组故障诊断。本发明能够提高水电机组故障诊断的准确性。
专利价值评估分析
专利价值评估分析 样例
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