摘要
本发明涉及电缆绞线技术领域,公开了一种电缆绞线的断线预警方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:对电缆绞线系统进行多模态传感器数据采集,得到振动加速度数据和应力应变数据;进行多频带分布式分析,得到全局振动状态图并进行时频域特征提取,得到应力应变特征图;进行数据融合和自适应特征选择,得到目标融合特征集;构建自适应卡尔曼滤波组合预警算法并进行电缆状态估计,得到电缆状态估计结果;对电缆状态估计结果进行多层机器学习模型分析,得到断线风险预测值并进行多级预警策略决策,输出智能断线预警信息,本发明实现了智能化的断线预警,可根据风险程度采取相应的预防措施,提高了预警的针对性和有效性。
技术关键词
电缆绞线系统
断线风险
层次化语义特征
机器学习模型
卡尔曼滤波组合
预警方法
多模态传感器
融合特征
递归神经网络
频域特征提取
应力
振动加速度信号
预警算法
依赖特征
数据