摘要
本发明公开了一种基于人工智能的电磁炸炉电路故障检测系统,包括数据获取模块、预建立模块、损失函数设计模块、联合优化参数模块、全局自适应激活函数模块和故障检测模块。本发明属于电路故障检测领域,具体是指一种基于人工智能的电磁炸炉电路故障检测系统,本方案分别针对微小电阻变化、温漂引起的参数漂移和尖峰噪声设计损失函数,并用底层变量映射生成参数,自适应调节各损失灵敏度;实现对传感器尖峰噪声侦测并抑制,既确保了对早期、微小故障的及时检测,又有效避免误警;构建全局自适应激活函数,参数自适度与三类损失敏感度保持一致,前向激活和后向损失在同一故障特征尺度上联动放大或抑制,进而提升故障检测效果。
技术关键词
电路故障检测系统
炸炉
损失函数设计
故障检测模块
分数阶
前馈神经网络
数据获取模块
尖峰噪声
电磁
参数
指数
短时傅里叶变换
双曲正切函数
工况
定义
检测损失
预测残差
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坚硬顶板
多层前馈神经网络
能量分布特征
损失函数设计
神经网络算法
资源
网络拓扑优化
管理方法
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智能管理方法
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多参数关联分析
配电系统线路
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配电网线路故障