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申请/专利权人：哈尔滨电气科学技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的汽轮机故障诊断方法，属于汽轮机故障识别技术领域。解决了现有技术中传统的汽轮机故障诊断方法迭代速度缓慢且故障识别准确性较低的问题；本发明采集并标注汽轮机传感器输出的汽轮机运行数据，得到原始训练集；构建样本生成模型，输入原始训练集并进行训练，整合得到训练数据；构建特征提取模型，输入训练数据进行训练，得到更新后的特征提取模型；构建特征降维模型，输入采集的更新后的特征提取模型中的数据进行训练，得到更新后的特征降维模型；构建极限学习机网络，输入更新后的特征降维模型中的数据进行训练，得到汽轮机故障诊断模型。本发明有效提升了故障分类速度和准确性，可以应用于汽轮机故障检测。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的汽轮机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集并标注汽轮机传感器输出的汽轮机运行数据，得到原始训练集；S2.采用基于动量因子的生成对抗网络算法构建样本生成模型，输入原始训练集并进行训练，整合得到训练数据；S3.构建特征提取模型，将训练数据输入到特征提取模型中，采用动态生态位神经优化算法进行训练，得到更新后的特征提取模型；S4.采用基于流形学习的自编码神经网络算法构建特征降维模型，将采集的更新后的特征提取模型中的数据输入到特征降维模型中，采用梯度下降法进行训练，得到更新后的特征降维模型；S5.构建极限学习机网络，将更新后的特征降维模型中的数据输入到极限学习机网络的分类器中，采用基于激活函数非线性度量的极限学习机分类算法进行训练，得到汽轮机故障诊断模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨电气科学技术有限公司 一种基于生成对抗网络的汽轮机故障诊断方法
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