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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明涉及一种基于先验知识的燃气轮机系统多传感器故障信号重构方法，包括：S1、采集燃气轮机上的多种传感器信号，构建时间序列表示组，时间序列表示组包括原始数据、掩膜和步差；S2、根据时间序列表示组和循环网络计算中间过程数据，其中输入历史信息得到第一中间过程数据，输入空间信息第二中间过程数据，根据步差得到第三中间过程数据，掩膜作为结合第三中间过程数据和原始数据的权重，计算得到信号重构结果；S3、信号重构结果和掩膜级联后，作为循环网络的输入，进行迭代循环计算损失函数，更新网络权重。与现有技术相比，本发明具有提升燃气轮机的多传感器故障信号重构结果的真实性和准确性，使燃气轮机控制系统具有一定的容错性等优点。
主权项：1.一种基于先验知识的燃气轮机系统多传感器故障信号重构方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、采集运行的燃气轮机上的多种传感器信号，构建时间序列表示组，所述时间序列表示组包括原始数据、掩膜和步差；S2、根据时间序列表示组和循环网络计算中间过程数据，其中输入历史信息通过全连接层得到第一中间过程数据，输入空间信息通过全连接层得到第二中间过程数据，根据步差经过全连接层得到的权重来结合第一中间过程数据和第二中间过程数据得到第三中间过程数据，掩膜作为结合第三中间过程数据和原始数据的权重，计算得到最终的信号重构结果；S3、信号重构结果和掩膜级联后，作为循环网络的输入，进行迭代循环计算损失函数，更新循环网络整体的权重；所述步骤S3中损失函数的优化目标是减小输入信号中正常状态与三个中间过程数据之间的差距，损失函数的公式具体如下所示： 其中，lt为总损失函数，为损失函数，xt为原始数据，分别为第一中间过程数据、第二中间过程数据和第三中间过程数据；所述步骤S3中循环网络的公式具体如下所示： 其中，为信号重构结果，mt是掩膜，γt是时间消失因子，σ是激活函数，⊙代表矩阵两个元素之间的乘积，矩阵Wu、Vu、Wr、Vr、W、V和向量bu、br、b是网络参数，ht-1是前一时刻的隐藏状态，代表更新门，代表重置门，ht代表输出向量，代表候选激活向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于先验知识的燃气轮机系统多传感器故障信号重构方法
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