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申请/专利权人：广东粤海珠三角供水有限公司;广东省水利电力勘测设计研究院有限公司;深圳市科荣软件股份有限公司
摘要：本发明公开了一种水泵机组健康趋势预测及其模型训练方法，属于水泵机组健康监测技术领域。本发明首先构建水泵机组全工况健康模型；随后用监测值和所述全工况健康模型输出的标准值之间的距离表征水泵机组的劣化度；并计算水泵机组历史劣化度；最后以所述历史劣化度为训练集，预测值作为目标变量，对所述劣化预测模型进行拟合训练。用训练好的水泵机组劣化预测模型进行水泵机组的健康预测。本发明有效提高了复杂工况下大规模时序数据的预测精度，提高了水泵机组劣化趋势预测的准确性。
主权项：1.一种水泵机组劣化预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：基于BP神经网络构建水泵机组全工况健康模型；用监测值和所述全工况健康模型输出的标准值之间的距离表征水泵机组的劣化度；计算水泵机组历史劣化度；基于CNN-LSTM构建水泵机组劣化预测模型，以所述历史劣化度为训练集，预测值作为目标变量，对所述劣化预测模型进行拟合训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东粤海珠三角供水有限公司 广东省水利电力勘测设计研究院有限公司 深圳市科荣软件股份有限公司 一种水泵机组健康趋势预测及其模型训练方法
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