门循环单元预测模型在故障诊断中的应用

• 作者: 王华秋 李鑫
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 动力设备 故障诊断 改进的门循环单元网络 相似性案例
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 152-158
• 页数: 7页
• 分类号: TP183|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.02.020

摘要

为了提高动力设备故障诊断的效率和精准度,提出了一种结合规则推理和改进门循环单元(improvement gate recurrent unit,I-GRU)预测模型的诊断系统.I-GRU算法通过对门循环单元算法的重置门、更新门共同点进行分析,改进了门循环单元算法的更新门,使得I-GRU算法比门循环单元算法在结构上有了一定的优化.利用工业生产数据预测后续数据趋势,通过预测数据趋势结合3σ标准的故障阈值判断出异常点,将各类信息进行关联规则挖掘出内在关系,通过产生式推理推导出关联故障信息,最终进行案例匹配获取解决方案.试验表明,提出的模型比其他诊断方法更高效、更准确.