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基于粗到细深度网络的复杂工业系统智能故障诊断方法

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本发明公开了一种基于粗到细深度网络的复杂工业系统智能故障诊断方法,包括如下步骤:步骤S1:构建CTFN体系结构;步骤S2:训练节点分类器,以层级的方式构建不用粒度的分类器;步骤S3:测试样本故障诊断。本方案提出的基于CTFN的工业大数据分析系统能够智能地进行整个工业系统的大规模故障诊断。一方面,将以学习到的结构的不同粒度对数据进行分析,从而提供高层次的常规分析和低层次的精细分析;另一方面,由于从粗到细对故障数据进行了分析,因此使用该系统可以获得多粒度的定位结果。因此,CTFN架构使智能地解决大规模诊断任务成为可能。

CN202110278958.7

CN115081502A

发明专利

2021-03-16

2022-09-20

G06K9/62(2022.01)

天津大学

刘若楠、张凯、王煜、胡清华

300072 天津市南开区卫津路92号

中国(CN)