[发明专利]基于NARX网络-箱线图和常模式提取的燃机异常检测方法有效
| 申请号： | 201910802063.1 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110532681B | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 刘金福;白明亮;胡进泰;柴金华;于达仁;张晓洁;刘鑫 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学;南京遒涯信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/27 | 分类号： | G06F18/27;G06F18/2433;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于NARX网络‑箱线图和常模式提取的燃机异常检测方法，包括：利用训练集的数据训练NARX神经网络，得到训练数据的排温预测值以及训练好的NARX神经网络模型；计算所述排温预测值与对应的排温真实值之间的残差，将残差输入改进的箱线图算法中得到残差检测阈值；通过计算将待检测数据输入训练好的NARX神经网络模型得到的模型预测的涡轮排气温度值与实际的涡轮排气温度值之间的残差，并判断是否在残差检测阈值内。本发明解决了现有技术不能在仅仅有海量的正常历史数据的情况下的燃气轮机的异常检测问题，能够实现在线检测，对于燃气轮机的安全可靠运行有着重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 narx 网络 线图 模式 提取 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于NARX网络-箱线图和常模式提取的燃机异常检测方法，其特征在于，所述燃机异常检测方法包括以下步骤：/n步骤一：利用训练集的数据训练NARX神经网络，得到训练数据的排温预测值以及训练好的NARX神经网络模型，通过NARX神经网络的训练，实现正常模式下燃气轮机固有映射关系的辨识，完成燃气轮机的常模式提取；/n步骤二：计算所述排温预测值与对应的排温真实值之间的残差，将残差输入改进的箱线图算法中得到残差检测阈值；/n步骤三：通过计算将待检测数据输入训练好的NARX神经网络模型得到的模型预测的涡轮排气温度值与实际的涡轮排气温度值之间的残差，并判断是否在残差检测阈值内。/n
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