CN114548154B 一种重要厂用水泵智能诊断的方法及装置 （中国核电工程有限公司）_第1页
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号A,2017.06.27A,2018.12.25A,2021.02.12A,2017.01.11本发明涉及一种重要厂用水泵智能诊断的断代理提供观察、行动和获得奖励的交互式环2速度传感器和LabVIEW软件构成的测量系统采集不同故障状态下的振动3(S403)取上一个稀疏降噪自编码器的隐藏层输出值为下一个稀疏降噪自编码器的输微调；为了保证ρj不偏离ρ,需要在代价函数中加入一个稀疏项惩罚因子对堆叠自编码器AE进行降噪性限制以及加入稀疏惩罚因疏降噪自编码器在预训练的过程中按照下式更新45热交换器服务的设备。重要厂用水泵输送的海水将热交换器里的热量传递到自然界(大进行特征提取及故障识别。深度学习方法由于能够从数据中自动学习具有代表性的特征，决于构建和训练深度模型的质量。(2)这种方法的训练机制主要基于监督学习或半监督学接从数据中学习其知识和经验，该方法可以成功地使用DRL(深度强化学习)获得智能故障[0009](S3)建立故障博弈模型为故障诊断代理提供观察、行动和获得奖励的交互式环器和LabVIEW软件构成的测量系统采集不同故障状态6[0026](S303)对于博弈模型判断诊断结果是否正确，若正确总回报加1，输出博弈回报[0030](S403)取上一个稀疏降噪自编码器的隐藏层输出值为下一个稀疏降噪自编码器进行微调；7[0041]为了保证ρj不偏离ρ,需要在代价函数中加入一个稀疏项惩罚因子ρ为稀疏性参数；KL为Kullback-Leibler(诱导稀j表示隐层第j个单元的平均激活量。[0052]本发明进一步提供了一种用于实现上述重要厂用水泵智能诊断方法的装置，包8经网络对初始参数进行优化，得到一个具有特征提取和模式识别功能的深度神经网络模[0073]S1)采集不同工况下重要厂用水泵的振动信号，得到包含不同故障状态的振动信[0076]S4)通过堆叠自编码神经网络对多个隐藏层降维和特征提取，利用BP神经网络对[0078]上述步骤S1中，不同故障状态下的振动信号为通过加速度传感器和LabVIEW构成9管段过短(尤其是进口影响大)造成流体进入叶轮前紊流、叶片不在设计工况下运行(如在[0103]为了保证ρj不偏离ρ,需要在代价函数中加入一个稀疏项惩罚因子ρ为稀疏性参数；KL为Kullback-Leibler(诱导稀j表示隐层第j个单元的平均激活量。[0114]S403)取上一个稀疏降噪自编码器的隐藏层输出值为下一个稀疏降噪自编码器的[0116]S405)利用BP反向传播算法在每次迭代中更新权值和偏置，对整个深度网络参数进行微调。[0128]本发明实施例中，数据采集单元502通过加速度传感器与Lab并通过LabVIEW读取处理数据完成智能[0130]本发明实施例中，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开[0131]对于本领域技术人员而言，显然本发明的结构不限于上

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