成果介绍
本申请公开了一种故障装置定位方法、装置、设备及存储介质,涉及在线监测技术领域,包括:获取故障样本及样本标签;基于信息前向传播与误差反向传播在每个节点装置利用人工神经网络对故障样本以及样本标签进行训练,建立每个节点装置的装置编号以及特征信息间的映射关系,以得到分布式深度网络模型;判断是否检测到故障节点装置,若是,则将故障节点装置的特征信息输入至分布式深度网络模型,以便基于分布式深度网络模型的输出对故障节点装置进行定位。
成果亮点
这样一来,可以利用分布式深度学习算法在每个节点处构建人工神经网络模型并进行训练,当故障发生时,将故障特征信息输入训练好的神经网络模型,输出得到故障装置编号,实现节点装置的故障诊断。
团队介绍
王洪彬,陈咏涛,周念成,王强钢,范炳昕,任博,何荷,黄睿灵,王伟,何燕,余红欣,陈迅
成果资料