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申请/专利权人：安徽信息工程学院
摘要：本发明公开了一种基于GAN‑LSTM的定日镜场设备预测性维护方法，具体涉及定日镜场设备预测性维护领域，包括以下步骤：通过传感器实时采集设备运行参数，并进行滤波和归一化处理以优化数据质量；接着，利用生成对抗网络生成额外训练数据，增强模型的泛化能力；然后，采用小波包分析从原始数据中提取关键特征，以捕捉设备运行的动态信息；随后，设计并训练长短期记忆网络以学习并预测设备的故障模式；将提取的特征输入到优化后的LSTM网络中，实现精确的故障预测；最后，根据预测结果制定并执行维护计划，同时记录维护结果以持续优化预测模型；整个流程旨在提高设备故障预测的准确性和效率，为设备的预防性维护提供科学依据。
主权项：1.一种基于GAN-LSTM的定日镜场设备预测性维护方法，其特征在于，包括：步骤A1：通过传感器采集设备运行时的参数数据；步骤A2：将采集到的参数数据进行滤波和归一化处理；步骤A3：使用生成对抗网络生成额外的训练数据，提高模型的泛化能力；步骤A4：使用小波包分析从原始数据中提取关键特征；步骤A5：设计并训练LSTM网络，并将LSTM网络用于学习和预测设备的故障模式；步骤A6：将提取的特征输入到优化的LSTM网络中进行故障预测；步骤A7：根据预测结果制定维护计划，实施维护并记录结果，用于模型的持续优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽信息工程学院 一种基于GAN-LSTM的定日镜场设备预测性维护方法
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