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摘要：本发明涉及管道故障检测技术领域，尤其涉及一种基于分层注意力机制的管道系统故障诊断方法及系统。所述方法包括获取增强型故障数据集，搭建金字塔残差卷积网络PRCN和搭建三层双向长短时记忆网络TBiLSTM，构建分层注意力网络模型CBHANet，应用训练完成的分层注意力网络模型CBHANet进行管线故障诊断。本发明结合数据清洗和增强技术，利用PRCN的多尺度特征提取能力和TBiLSTM的时序数据处理能力，共同优化了CBHANet模型对复杂数据的处理效率和故障预测的精度，TT和PC并行结构的应用极大提高了特征的综合利用效率，通过时间和空间注意力机制进一步提升了故障检测的精确度和响应速度。
主权项：1.一种基于分层注意力机制的管道系统故障诊断方法，其特征在于，包括：S10、实时获取管道系统的原始运行数据，对原始运行数据进行预处理得到增强型故障数据集，并将其分割成管线故障训练集、管线故障验证集和管线故障测试集；S20、搭建金字塔残差卷积网络PRCN，提取增强型故障数据集的多层次空间特征；搭建三层双向长短时记忆网络TBiLSTM，提取增强型故障数据集的双向时序特征；S30、基于金字塔残差卷积网络PRCN和三层双向长短时记忆网络TBiLSTM构建分层注意力网络模型CBHANet，并通过分层注意力机制优化模型；S40、利用管线故障训练集对分层注意力网络模型CBHANet进行训练，利用验证集检验每次迭代训练后的模型精度，利用测试集进行预测管线的故障类型，并计算模型精度；S50、应用训练完成的分层注意力网络模型CBHANet进行管线故障诊断。
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百度查询： 国能北电胜利能源有限公司 一种基于分层注意力机制的管道系统故障诊断方法及系统
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