摘要
一种基于数字孪生的工业锅炉故障诊断方法,包括如下步骤:步骤1,建立锅炉数字孪生模型;步骤2,使用构建的数字孪生模型模拟锅炉的各种故障状态;步骤3:将故障数据分割为训练集和测试集,然后对步骤2得到的特征数据进行预处理;步骤4:构建具有物理约束的对抗生成网络PCGAN;步骤5:利用从数字孪生模型导出的数据来训练PCGAN,实现工业锅炉故障诊断。本发明提高数字孪生体模型实时状态检测和故障诊断结果的时效性。
技术关键词
数字孪生模型
水冷壁
过热器
深度神经网络
数据
物理
生成器网络
炉膛
样本
制粉系统
工质
方程
Softmax分类器
实体
工业锅炉
燃烧系统
锅炉故障诊断
系统为您推荐了相关专利信息
内部威胁检测方法
多头注意力机制
融合全局特征
网络安全风险
时间序列特征
营养评估系统
数据采集模块
患者
训练神经网络模型
手术
多网卡设备
SIM卡插座
微控制器
STM32芯片
USB转串口模块