【摘 要】
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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
【机 构】
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重庆理工大学两江人工智能学院,重庆理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(KJ100805)
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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
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