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申请/专利权人：北京信息科技大学
摘要：本发明涉及一种转子系统异常检测数据驱动方法、系统、存储介质及设备，其包括：将燃气轮机时间序列振动信号通过短时傅里叶时频分析处理后得到时频谱图；通过梅尔频率映射将振动信号时频谱图转化为Mel谱图；将Mel谱图作为自动编码器驱动模型的输入，对自动编码器驱动模型进行训练，并利用改进的SSIM损失函数，将完全由正常健康信号组成的训练数据对模型的参数进行优化迭代；通过训练好的驱动模型计算测试数据的原始图像和重构图像之间的SSIM，得到该组测试数据信号的SSIM指标，根据SSIM指标识别出燃气轮机的异常振动。本发明能通过在单一工况零故障样本且仅有正常信号的数据集上的训练，识别其它任何工况的异常行为。
主权项：1.一种转子系统异常检测数据驱动方法，其特征在于，包括：将燃气轮机时间序列振动信号通过短时傅里叶时频分析处理后，得到燃气轮机振动信号的时频谱图；通过梅尔频率映射将振动信号时频谱图转化为Mel谱图；将Mel谱图作为自动编码器驱动模型的输入，对模型进行训练，并利用改进的SSIM损失函数，将完全由正常健康信号组成的训练数据对模型的参数进行优化迭代；通过训练好的模型计算测试数据的原始图像和重构图像之间的SSIM，得到设备的SSIM指标，根据SSIM指标识别出燃气轮机的异常振动。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京信息科技大学 转子系统异常检测数据驱动方法、系统、存储介质及设备
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