[发明专利]一种基于深度学习的聚变磁体电源故障智能诊断方法有效

专利信息
申请号: 202110998405.9 申请日: 2021-08-27
公开(公告)号: CN113721162B 公开(公告)日: 2023-10-24
发明(设计)人: 陈晓娇;黄连生;张秀青;何诗英 申请(专利权)人: 中国科学院合肥物质科学研究院
主分类号: G01R31/40 分类号: G01R31/40;G06N3/0464;G06N3/096
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人: 张乾桢
地址: 230031 安徽省*** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的聚变磁体电源故障智能诊断方法,以晶闸管三相全控桥变流器单元输出电压Ud及输出Id电流为故障诊断的输入信号,经一个包含七层全连接层的深度降噪自编码器FD进行降噪处理后,经过双路异构深度卷积神经网络对聚变超导磁体高功率电源系统的逆变失败及丢脉冲的故障类型进行实时诊断,实现小样本条件下,聚变超导磁体高功率电源系统的故障智能诊断。使用该方法,可以基于少量训练数据对聚变超导磁体电源系统的逆变失败、丢脉冲这两种可控故障类型进行实时诊断,达到较高识别率,以便于采用控制手段消除可控故障,避免聚变超导磁体电源不必要的停机。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 聚变 磁体 电源 故障 智能 诊断 方法
【主权项】:
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