基于混合神经网络的锅炉燃烧设备故障智能检测方法

摘要

为提高锅炉燃烧设备的稳定性和生产效率，确保工业生产的连续性和高效性，研究基于混合神经网络的锅炉燃烧设备故障智能检测方法。对传感器获取的多种形式锅炉燃烧设备运行数据预处理；提取与设备运行故障相关的关键特征；建立锅炉燃烧设备运行数据的时序处理模型，提出故障检测模型；融合卷积神经网络和长短期记忆网络，通过两者的判断实现故障智能检测。实验结果表明，以火电厂锅炉燃烧设备的历史故障数据作为测试样本，分别标定正常工况以及3种故障状态，所研究方法可以实现不同类型故障的检测，具有应用价值。

关键词

混合神经网络 / 锅炉燃烧设备 / 故障检测 / 故障类型