基于混合注意力卷积神经网络的工业过程性能评估方法（焦化加热炉、精馏装置、反应釜、锅炉燃烧、油气管道、冶金加热炉、橡塑挤出机组）

本发明公开了一种混合注意力卷积神经网络与XGBoost算法的工业过程性能评估方法，包括如下步骤：步骤1、以一定频率采集工业过程中系统变量的运行数据，建立包含多变量，多类型故障的数据集，并对其进行数据预处理，在此基础上对故障类型进行编号打标签，设置对应的关系，之后对故障类型和标签划分相应的训练集和测试集；步骤2、构建注意力卷积神经网络故障诊断模型；步骤3：利用划分好的训练集训练注意力卷积网络模型；步骤4：将模型性能最好时所提取到的特征输入到XGBoost分类器中拟合提升树；步骤5：故障诊断：将测试集输入到ACNN‑XGBoost模型中，XGBoost分类器的输出可以反映模型最终的诊断结果。

《基于混合注意力卷积神经网络的工业过程性能评估方法（焦化加热炉、精馏装置、反应釜、锅炉燃烧、油气管道、冶金加热炉、橡塑挤出机组）》是一发明专利，专利号为 2021116828680，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为胡科鹏;吴锋;张日东，申请日期为2021-12-30，公开（公告）日期为2024-06-25，国际专利分类号（IPC）为 G05B 19/418 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：空分设备、锂电产线设备、污水处理装置、汽轮机、风机泵组、制药连续工艺、水泥窑、风电机组状态诊断、工业故障诊断、深度学习、机器学习、时序多变量数据分析、特征工程、卷积神经网络、集成学习、化工自动化、数据驱动建模、信号特征提取、分类识别、过程监控、预测维护、模式识别、工业 AI。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种混合注意力卷积神经网络与XGBoost算法的工业过程性能评估方法，包括如下步骤：步骤1、以一定频率采集工业过程中系统变量的运行数据，建立包含多变量，多类型故障的数据集，并对其进行数据预处理，在此基础上对故障类型进行编号打标签，设置对应的关系，之后对故障类型和标签划分相应的训练集和测试集；步骤2、构建注意力卷积神经网络故障诊断模型；步骤3：利用划分好的训练集训练注意力卷积网络模型；步骤4：将模型性能最好时所提取到的特征输入到XGBoost分类器中拟合提升树；步骤5：故障诊断：将测试集输入到ACNN‑XGBoost模型中，XGBoost分类器的输出可以反映模型最终的诊断结果。

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