一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法，属于人工智能以及设备故障诊断技术领域，该方法中融合多变量时序编码和全驱动特征提取，利用离散小波变换与全驱动线性系统理论，精准建模工业时序信号的动态变化特性。相比传统的异常检测模型，增强了模型对不同类型故障的泛化能力与鲁棒性。本方法有效整合全驱动状态空间可控性与深度学习的非线性建模能力，使得特征提取过程更具物理意义和工程可解释性。本发明专利技术有效解决了现有方法在高炉工业环境中故障检测精度低、可解释性差和部署困难等问题，兼具高精度、高鲁棒性和工程适配性，具有广阔的实际应用前景与推广价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能以及设备故障诊断，具体涉及一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法。

技术介绍

1、目前，钢铁冶金行业正处于由传统高消耗模式向智能绿色制造体系的全面转型期。高炉作为能耗大户，其故障预警、运行优化能力对降低碳排放、提升生产效率、保障设备安全具有重大意义。因此，发展具备物理建模意识、动态响应能力与高工业适配性的智能诊断方法，已成为当前工业智能化演进的技术核心。随着工业传感器和监控技术的不断发展，炼铁流程中积累了大量工业实操数据，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为高炉运行状态智能识别的新一代解决方案。这类方法通过挖掘多变量时间序列数据中的潜在特征规律，尽量减少对先验知识的依赖，在一定程度上提升了智能化水平。然而，它们在处理系统的非线性、非高斯分布和时变性等复杂动态特征时，往往存在规律建模能力不足的瓶颈，难以适应多变的工业工况环境。

2、与此同时，深度学习技术在工业智能诊断中取得快速发展，各类基于自编码器、图神经网络、transformer结构的模型相继应用于高炉故障诊断任务，在提高故障识别准确率方面表现出色。但多数模型缺乏对冶金本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法，其特征在于，S1中，从高炉现场布设的多路传感器中采集数据，获取的数据以统一时间步长连续记录；数据预处理过程包括：数据清洗与时序对齐、构建多维度样本、标签生成与标注、标准化或归一化。

3.根据权利要求2所述的一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法，其特征在于，S2中，构建的高炉故障诊断模型包括：多变量时序编码模块、全驱动特征提取模块和分类模块；其中：

4.根据权利要求1所述的一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊...

【技术特征摘要】

1.一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法，其特征在于，s1中，从高炉现场布设的多路传感器中采集数据，获取的数据以统一时间步长连续记录；数据预处理过程包括：数据清洗与时序对齐、构建多维度样本、标签生成与标注、标准化或归一化。

3.根据权利要求2所述的一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法，其特征在于，s2中，构建的高炉故障诊断模型包括：多变量时序编码模块、全驱动特征提取模块和分类模块；其中：

4.根据权利要求1所述的一种基于全驱动系统的高炉故障智能诊断方法，其特征在于，s3中，高炉故障诊断模型采用...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨懿，王铭浩，岑寒玉，李燕京，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：