
基本信息:
- 专利标题: 一种融合LSTM的煤磨开环系统建模方法
- 申请号:CN202310781025.9 申请日:2023-06-28
- 公开(公告)号:CN116911172A 公开(公告)日:2023-10-20
- 发明人: 王超华 , 王松华 , 邢凯 , 徐徐 , 骆文辉 , 陆小松 , 陈剑 , 梁伟 , 刘俊峰 , 杨华
- 申请人: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 , 长三角信息智能创新研究院
- 申请人地址: 安徽省芜湖市镜湖区文化路39号;
- 专利权人: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司,长三角信息智能创新研究院
- 当前专利权人: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司,长三角信息智能创新研究院
- 当前专利权人地址: 安徽省芜湖市镜湖区文化路39号;
- 代理机构: 芜湖思诚知识产权代理有限公司
- 代理人: 项磊
- 主分类号: G06F30/27
- IPC分类号: G06F30/27 ; G06N3/0442 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了一种融合LSTM的煤磨开环系统建模方法,包括下列步骤:步骤一、进行参数校正,对原始数据进行阶跃检测并进行系统辨识,利用深度学习算法对一阶传递函数系统辨识完成后接入LSTM的模型进行调参;步骤二、进行模型构建和学习训练,将一阶传递函数转化为状态空间方程形成预测模型,利用融合模型将预测模型的输出与系统输入数据融合,再经过调参后的LSTM模型处理,LSTM模型经过学习训练从而得到最终模型。本发明本发明通过对原始数据进行阶跃检测并进行系统辨识,将系统的输入数据和状态空间的输出数据融合,提升了特征融合的性能;本方法充分考虑误差和非线性问题,促进系统上线后稳定运行。
IPC结构图谱:
G06F30/27 | 使用机器学习,例如人工智能,神经网络,支持向量机 |