公开(公告)号：CN116975546A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310996145.0

申请日：2023-08-08

Applicant: 哈尔滨电气科学技术有限公司

Inventor： 翟俊鹏 ,  赵明 ,  王达梦 ,  王克剑 ,  杨永明 ,  孟晓东 ,  苗东旭 ,  毛静轩

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/231 ,  G06F18/22 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于特征工程和数据降维的发电锅炉运行数据特征处理方法，属于机器学习技术领域。解决了现有技术中特征处理方法难以在保留绝大部分特征信息的前提下进行数据压缩的问题；本发明采用插值法对原始数据中的缺失数据进行补全，随后进行归一化处理；采用皮尔森相关系数作为衡量特征与问题相关性的依据，对归一化后的数据中与问题无相关性的特征进行筛除，得到特征样本集；对特征样本集中存在线性关系的数据，采用局部线性嵌入法进行降维处理；对特征样本集中存在相似变化趋势的数据，采用特征合并算法达到降维处理目的。本发明在保留数据足够的特征信息前提下进行数据降维，提升了模型运算速度，可以应用于发电锅炉运行数据特征处理。

公开(公告)号：CN118965101A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410982483.3

申请日：2024-07-22

Applicant: 哈尔滨电气科学技术有限公司

Inventor： 苗东旭 ,  宋为平 ,  王达梦 ,  曲晓峰 ,  孟晓东 ,  李文浩 ,  王克剑 ,  毛静轩 ,  杨永明 ,  李梧桐 ,  翟俊鹏 ,  周常彪 ,  赵玉吉

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086 ,  G06N3/094

Abstract: 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。