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本发明涉及一种基于注意力机制的CNN‑LSTM制冷机组传感器偏差故障诊断方法，包括以下步骤：将制冷机组传感器采集到的数据进行预处理，并转换成灰度图像；将灰度图像作为卷积神经网络的输入，进行特征提取；基于卷积神经网络增添并行注意力机制支路来提取图像的显著性特征，将支路的输出同卷积神经网络的输出逐元素相乘进行特征融合；融合的结果作为长短期记忆网络的输入，进一步捕捉融合特征的时间依赖性，最终得到分类标签，从而快速、准确地检测出制冷机组传感器故障，避免造成能源的浪费，提高设备的使用寿命。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113203500 A
(43)申请公布日 2021.08.03
(21)申请号 202110475467.1
(22)申请日 2021.04.29
(71)申请人 天津大学
地址 30
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