发明公开
- 专利标题: 一种大型调相机的故障诊断方法及系统
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申请号: CN202410723487.X申请日: 2024-06-05
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公开(公告)号: CN118731529A公开(公告)日: 2024-10-01
- 发明人: 马润生 , 马国祥 , 范彩兄 , 钱庆林 , 罗汉武 , 徐嘉伟 , 李青松 , 王正伟 , 林万德 , 李宇旸 , 彭洁 , 金顺安
- 申请人: 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 国网青海省电力公司 , 青海电研科技有限责任公司
- 申请人地址: 青海省西宁市城西区五四西路8号; ;
- 专利权人: 国网青海省电力公司电力科学研究院,国网青海省电力公司,青海电研科技有限责任公司
- 当前专利权人: 国网青海省电力公司电力科学研究院,国网青海省电力公司,青海电研科技有限责任公司
- 当前专利权人地址: 青海省西宁市城西区五四西路8号; ;
- 代理机构: 天津市尚文知识产权代理有限公司
- 代理商 李霞
- 主分类号: G01R31/00
- IPC分类号: G01R31/00 ; G06F18/2433 ; G06F18/213 ; G06F18/10 ; G06N3/0442 ; G06N3/048 ; G06N3/08 ; G01M99/00 ; G01D21/02 ; H04L67/12
摘要:
本发明公开了一种大型调相机的故障诊断方法及系统,涉及调相机故障诊断技术领域,包括,建立物联网监控网络,监控关键性能数据,并将数据实时上传到云平台;基于云平台结合机械、电气、热感知传感器数据,进行预处理提取特征,使用深度学习算法建立多模态故障预测模型,综合传感器信息预测潜在的故障并诊断故障源。本发明所述方法通过建立物联网监控网络,结合云平台处理和使用,为后续的深度学习分析奠定坚实基础,通过多模态故障预测模型,综合了来自云平台收集的关键传感器数据,能够有效地预测和诊断潜在的故障源,并评估各个传感器数据在特定时间点的异常贡献度,并据此输出故障源的可能性。