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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种基于Seq2Seq的重力波仪故障检测模型及方法，涉及气象设备故障检测计算机应用技术领域。所述重力波仪故障检测模型由输入层、编码器、解码器、输出层和全连接层组成。所述方法基于自注意力增强的GRU进行Seq2Seq自编码器的构建，在编码阶段，编码器接收重力波仪多元时间序列数据，将隐藏状态序列的最后一个向量作为编码向量，输出给解码器层。在解码阶段，将输出序列作为重构向量输出给输出层。如果重构误差超出设定阈值则判定重力波仪为故障状态，并将编码向量送入到全连接层进行故障类别判定，最后输出一个故障类别概率分布。本发明智能的故障判定方式有效地结合了特征学习和误差计算，提升了故障检测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于Seq2Seq的重力波仪故障检测模型，其特征在于，所述重力波仪故障检测模型由输入层、编码器、解码器、输出层和全连接层组成；所述输入层接收重力波仪多元时间序列数据，作为模型的输入；输入层的输出是重力波仪数据序列，作为编码器和解码器的输入；在编码阶段，编码器接收重力波仪多元时间序列数据，将隐藏状态序列的最后一个向量作为编码向量，输出给解码器层；在解码阶段，将输出序列作为重构向量输出给输出层；如果重构误差超出设定阈值则判定重力波仪为故障状态，并将编码向量送入到全连接层进行故障类别判定，最后输出一个故障类别概率分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于Seq2Seq的重力波仪故障检测模型及方法
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