[发明专利]基于深度学习LSTM的空调故障诊断方法有效
| 申请号： | 201910187701.3 | 申请日： | 2019-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN109931678B | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 严珂;花君 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | F24F11/38 | 分类号： | F24F11/38;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习LSTM的空调故障诊断方法，包括以下步骤：1)构建LSTM的空调故障诊断模型，所述故障诊断模型包括输入层、隐藏层、输出层和网络优化模块；其中，所述隐藏层为LSTM网络；2)获取冷水机组不同故障数据并对其预处理，提取特征和降维后作为LSTM网络的输入；3)搭建LSTM网络模型，确定LSTM网络的参数；4)逐层训练，将上一层LSTM网络的隐藏层每一个LSTM神经元的输出都输入到下一层LSTM隐含层对应的LSTM神经元进行计算；5)通过Softmax分类，并通过网络优化模块进行不断优化模型通过固定其它参数不变而变化一种参数和交叉验证的方式搭建优化的LSTM网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 lstm 空调 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习LSTM的空调故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：1)构建LSTM的空调故障诊断模型，所述故障诊断模型包括输入层、隐藏层、输出层和网络优化模块；其中，所述隐藏层为LSTM网络；2)获取冷水机组不同故障数据并对其预处理，提取特征和降维后作为LSTM网络的输入；3)搭建LSTM网络模型，确定LSTM网络的参数；4)逐层训练，将上一层LSTM网络的隐藏层每一个LSTM神经元的输出都输入到下一层LSTM隐含层对应的LSTM神经元进行计算；5)通过Softmax分类，并通过网络优化模块进行不断优化模型通过固定其它参数不变而变化一种参数和交叉验证的方式搭建优化的LSTM网络模型。
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