门循环单元预测模型在故障诊断中的应用

摘要

为了提高动力设备故障诊断的效率和精准度,提出了一种结合规则推理和改进门循环单元（improvement gate recurrent unit,I-GRU）预测模型的诊断系统。I-GRU算法通过对门循环单元算法的重置门、更新门共同点进行分析,改进了门循环单元算法的更新门,使得I-GRU算法比门循环单元算法在结构上有了一定的优化。利用工业生产数据预测后续数据趋势,通过预测数据趋势结合3σ标准的故障阈值判断出异常点,将各类信息进行关联规则挖掘出内在关系,通过产生式推理推导出关联故障信息,最终进行案例匹配获取解决方案。试验表明,提出的模型比其他诊断方法更高效、更准确。