| 专利号 | 2023116942810 | 申请日 | 2023-12-12 | 专利名称 | 基于CFD深度学习模型的封闭母线温度故障监测方法 |
| 授权日 | 2024-02-06 | 专利权人 | 山东工商学院 | 发明人 | 王佐勋;崔传宇;隋金雪;郭长坤 |
| 主分类号 | G06F30/28 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于封闭母线温度控制技术领域，具体涉及基于CFD深度学习模型的封闭母线温度故障监测方法，步骤包括通过传感器，采集母线导体在不同时刻的温度和气体压力数据，并设置通过气体压力数据等效后的气体密度集合；构建封闭母线的CFD状态模型，实现气体密度的获取；将气体密度与CFD状态模型进行整合处理，建立流体迹线CFD模型；对采集数据进行分组处理，进行无监督逐层训练和微调，完成每组数据的深度学习策略，完成特征输出；通过卷积神经网络将每组的密度流通量变化率进行数据联合，实现全局寻优，完成封闭母线温度故障监测。本发明可以及早发现封闭母线系统中的温度异常，有助于预防潜在的故障和事故，提高了系统的可靠性和安全性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
