发明 基于相关性分析的CNN-LSTM突发故障预警方法【智慧工厂、工业软件、故障预警、故障监测、工业大数据、智能制造】
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G06Q10/20 G06N3/0464 G06N3/0442 G06N3/045 G01D21/02 G06N3/084 G06N3/049
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。
