公开(公告)号：CN113110044A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110330069.0

申请日：2021-03-29

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 黄从智 ,  王亚松 ,  侯国莲 ,  张建华

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于Elman神经网络和SVM的重型燃气轮机控制器模块智能BIT设计方法，采集重型燃气轮机控制器模块历史运行数据；数据标准化处理，按照时间序列确定Elman神经网络的输入和输出；针对控制器模块的单一特征参数设计并训练Elman神经网络；将处理好的数据输入训练好的的Elman神经网络并得到输出结果，将该输出结果传递至SVM进行二分类；得到当前特征参数的诊断结果，通过开关量表示正常或故障，完成控制器模块智能BIT诊断。本发明提高了重型燃气轮机控制系统控制器模块的安全性和可靠性，通过提取控制器模块历史数据中的信息建立智能BIT模型，降低了虚警率。

公开(公告)号：CN112000015A

公开(公告)日：2020-11-27

申请号：CN202010926704.7

申请日：2020-09-07

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 黄从智 ,  王亚松 ,  侯国莲 ,  张建华

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和生物激励神经网络的重型燃机控制器模块智能BIT设计方法，收集重型燃气轮机控制器模块在设定时间段内的时间序列历史数据；数据标准化处理，分为训练集、测试集；针对控制器的每一个状态特征参数类型设计并训练LSTM神经网络，使用改进的万有引力算法对其优化；将处理好的数据输入训练好的指定状态类型的LSTM神经网络并得到该指定状态类型的预测数据，取该预测值与实际状态数据的差值；通过生物激励神经网络，将差值与控制器模块状态信息相关联，训练得到可靠生物激励神经网络模型，完成控制器模块BIT自检。本发明有效提高了重型燃气轮机控制系统控制器模块的安全性和可靠性，提高了智能化水平。

公开(公告)号：CN112000015B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202010926704.7

申请日：2020-09-07

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 黄从智 ,  王亚松 ,  侯国莲 ,  张建华

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和生物激励神经网络的重型燃机控制器模块智能BIT设计方法，收集重型燃气轮机控制器模块在设定时间段内的时间序列历史数据；数据标准化处理，分为训练集、测试集；针对控制器的每一个状态特征参数类型设计并训练LSTM神经网络，使用改进的万有引力算法对其优化；将处理好的数据输入训练好的指定状态类型的LSTM神经网络并得到该指定状态类型的预测数据，取该预测值与实际状态数据的差值；通过生物激励神经网络，将差值与控制器模块状态信息相关联，训练得到可靠生物激励神经网络模型，完成控制器模块BIT自检。本发明有效提高了重型燃气轮机控制系统控制器模块的安全性和可靠性，提高了智能化水平。