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摘要：本发明公开了一种发电厂伴热设备故障点监测系统及方法，解决了现有系统无法实现结合故障点关联的监测数据进行深层次多维度挖掘，从而降低对伴热系统诊断评估精度的问题，方法包括：对历史数据进行预处理得到包络样本信息，预搭建基于支持向量机和卷积神经的故障评估模型；实时采集伴热设备故障点监测数据，对伴热设备故障点监测数据进行预处理得到包络监测信息，基于故障评估模型对得到的包络监测信息进行监测跟踪，得到故障点监测结果；本发明将支持向量机、残差改进机制、轻量化检测结构Slim‑Neck相结合，不需要大量样本即可实现对监测数据深层次多维度挖掘，显著提高了故障点监测数据的诊断评估精度。
主权项：1.一种发电厂伴热设备故障点监测方法，其特征在于，所述发电厂伴热设备故障点监测方法包括：获取伴热设备故障点历史数据，对历史数据进行预处理得到包络样本信息，将包络样本信息分为训练集、测试集；预搭建基于支持向量机和卷积神经的故障评估模型，采用训练集对故障评估模型进行迭代训练，利用测试集对故障评估模型进行测试，基于模型优化器检验故障评估模型的诊断效果并对故障评估模型进行参数调优，得到最优配置的故障评估模型；实时采集伴热设备故障点监测数据，对伴热设备故障点监测数据进行预处理得到包络监测信息，基于故障评估模型对得到的包络监测信息进行监测跟踪，得到故障点监测结果。
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百度查询： 济宁华源热电有限公司 山东和信智能科技有限公司 一种发电厂伴热设备故障点监测系统及方法
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