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申请/专利权人：华北电力大学
摘要：一种基于TimeGAN数据增强和MSGNet的引风机运行状态智能监测方法，首先，获取某火电机组引风机运行数据并对数据进行预处理。其次，采用TimeGAN对原始数据集进行数据增强，扩充原始数据集以缓解数据的分布不均。然后，采用MSGNet网络构建引风机的状态监测模型。最后，采用基于Rényi散度的JRD距离构建引风机健康度，通过将状态监测模型输出值与运行数据真实值间的JRD距离代入健康度中，从而计算出引风机的实时健康度，实现引风机的运行状态智能监测，并在健康度低于所设定阈值时对引风机进行预警。本发明为解决火电机组典型设备运行状态智能监测问题提供了一种方案和思路。
主权项：1.一种基于TimeGAN数据增强和MSGNet的引风机运行状态智能监测方法，利用TimeGAN网络对原始数据进行数据增强以扩充原始数据集，并利用MSGNet网络建立送风机状态监测模型，其特征在于，按照以下步骤实施：步骤1：获取某火电机组引风机现场运行数据。步骤2：对获取的引风机现场运行数据进行预处理，并进行归一化。步骤3：采用TimeGAN网络对原始运行数据进行数据增强，扩充原始数据集，缓解原始数据的分布不均。步骤4：基于MSGNet网络在增强后的数据集上训练引风机的状态监测模型。步骤5：采用基于Rényi散度的JRD距离构建引风机健康度，通过将状态监测模型输出值与运行数据真实值间的JRD距离带入健康度中，计算出引风机的实时健康度，实现引风机的运行状态智能监测。
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百度查询： 华北电力大学 一种基于TimeGAN数据增强和MSGNet的引风机运行状态智能监测方法
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