CNN-BiLSTM 故障检测模型

海上风氢系统故障检测

一种基于卷积神经网络与双向长短期记忆网络的数据驱动故障检测模型，针对海上风氢系统，自动提取时序特征并实现高精度故障分类。

Tianxiang, Zhao · Shucai, Feng · Yilai, Zhou · 康庄 · 康济川

International Journal of Hydrogen Energy 2024

参数信息

故障检测准确率

96.9 %

技术优势

自动提取特征

CNN-BiLSTM 自动从时序故障数据中提取特征，无需人工设计特征工程。

高精度检测

框架故障检测准确率达 96.9%，有效识别潜在故障。

降低实验依赖

建立的模型为系统设计、优化和运行提供理论支持，减少对实际实验的依赖。

应用场景

• 海上风氢系统运维：在远海环境中实时检测潜在故障，减少人工巡检和停机损失。
• 工业状态监测：利用 CNN-BiLSTM 自动提取时序特征，提升工业系统状态监测效率。
• 机器人故障诊断：将模型集成到机器人诊断系统中，实现风氢设备的自主巡检与故障分类。