公开(公告)号：CN119917918A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510408872.X

申请日：2025-04-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 熊亮 ,  孙承志 ,  宋建峰 ,  吴昕颖

IPC: G06F18/241 ,  G01R31/34 ,  F03D17/00 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机组健康评估方法，包括以下步骤：（1）获取机组原始数据并进行预处理；（2）基于物理模型和专家知识选取关键变量，并通过自动编码器等技术进行特征提取；（3）基于GRU时间序列预测的优化改进机舱温度模型”、“齿轮箱温度模型”、“发电机轴承温度模型”模型，利用历史数据进行模型训练、优化模型参数；最终得到“机舱温度模型”、“齿轮箱温度模型”、“发电机轴承温度模型”三个模型；（4）利用三个模型对机组进行健康评估；本发明提供了更加全面和可靠的健康状况评价。