本发明专利技术涉及一种基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，属于机械状态检测及连锁控制技术领域，该方法包括：S1.构建基于高斯混合模型的异常监测模块，并通过所述异常监测模块采集异常数据；S2.构建基于深度学习的诊断模块，并通过历史警报数据对所述诊断模块进行训练；S3.利用训练后的诊断模块诊断所述异常数据的预警类型，并根据所述预警类型执行预警。在本发明专利技术方法中，首先以高斯混合模型为基础建立异常监测模块，然后基于深度学习建立诊断模块，并通过无量纲指数量化不同故障影响以及历史数据综合分析的方法使得诊断模块能够准确诊断出异常数据的预警类型，进而能够根据预警类型精准执行警报。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机械状态检测及连锁控制，尤其涉及一种基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法。
技术介绍
1、近年来，随着物联网技术的日益成熟，为保证机械机组的安全运行，各机械设备之间已普遍配备了远程在线监测及故障诊断系统，其中联锁保护系统的应用尤为广泛。
2、联锁保护系统是指通过技术控制使得机械机组在出现异常时、各设备能够按照一定预设程序进行停机，以此实现对整体机械机组的安全保护；然而，现有的联锁保护系统大多采用的是单一监测参数异常而进行报警停机的方式，并且对机组的实际故障种类及风险程度也没有针对性评估，因此在出现虚假信号时难以准确甄别，导致故障报警的可靠性及准确率较低，易引起误联锁停机的现象，进而影响机械机组的稳定运行。
技术实现思路
1、鉴于以上现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，具体通过高斯混合模型与深度学习诊断的结合来提高故障异常检测的准确率。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
>3、一种基于深度学本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，步骤S1中：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，所述高斯混合模型通过如下公式表示：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，步骤S2中：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，所述评价值U按照如下公式计算：
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的智能联锁...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，步骤s1中：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，所述高斯混合模型通过如下公式表示：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，步骤s2中：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，所述评价值u按照如下公式计算：
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的智能联锁保护机制的预警的方法，其特征在于，所述交...
【专利技术属性】
技术研发人员：茅强，
申请(专利权)人：中电信数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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