基于LSTM模型预测高炉TRT设备维护时间的方法

本发明公开了一种基于LSTM模型预测高炉TRT设备维护时间的方法，本方法构建基于振动信号变化特征的滑动窗口自适应算法，该算法根据振动信号的波动幅度和变化率，动态调整LSTM模型的输入数据滑动窗口大小；采用自适应滑动窗口获取TRT设备训练数据，对LSTM模型进行训练；将训练好的LSTM模型应用于实时采集的振动信号，在当前点预测TRT设备未来n天的振动趋势，并输出未来一段时间的振动信号的预测值；根据振动信号的预测结果，结合预设停机维护的阈值，判断TRT设备到达该阈值的时间，进而得到TRT设备距离维护的剩余天数。本方法准确预测TRT设备振动信号的未来发展趋势，合理安排维护计划，提高TRT设备运行可靠性和生产效率。