一种基于滚动特征时域的DRN-SVM预测控制性能退化根源诊断方法

    公开(公告)号:CN116108344A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202310005827.0

    申请日:2023-01-04

    摘要: 本发明提出了一种基于滚动特征时域的DRN‑SVM预测控制性能退化根源诊断方法,属于机器学习及目标分类领域,包括如下步骤:步骤1:通过Wood‑Berry精馏塔仿真模型获得预测控制器性能退化模式状态下的历史数据作为训练集;步骤2:基于滚动特征时域滚动推进,通过深度残差网实现动态特征提取;步骤3:构建DRN‑SVM分类模型;步骤4:训练DRN‑SVM分类模型,预测控制性能退化诊断模型;步骤5:确定导致预测控制器性能退化的因素。本发明实现了捕捉复杂工业过程数据动态时序特征的同时又能够充分挖掘工业过程数据的数据特征,进而提高了预测控制器性能退化根源诊断的精度。

    智能磁保持微型断路器
    2.
    实用新型

    公开(公告)号:CN214705843U

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202121005988.2

    申请日:2021-05-12

    IPC分类号: H01H71/32

    摘要: 一种智能磁保持微型断路器,包括壳体和自由脱扣机构;自由脱扣机构转动连接在壳体内,自由脱扣机构的手动操作钮露出于壳体表面;随着自由脱扣机构的转动,自由脱扣机构的触头与断路器的输出端可分合电连接;自由脱扣机构的触头通过导体电连接于断路器的输入端;断路器的主电路为:断路器输入端经自由脱扣机构及其触头电连接于断路器的输出端。还包括电源模块、单片机模块、通信模块、计量模块、分合闸驱动电路和磁保持继电器;电源模块为其它模块、电路和器件供电。单片机模块与通信模块、计量模块电连接;单片机模块的分合闸控制信号输出端电连接于分合闸驱动电路的控制信号输入端,分合闸驱动电路通过磁保持继电器带动自由脱扣机构做转动动作。