摘要
本发明涉及一种多传感器数据融合的中子斩波器故障诊断方法,包括如下步骤:设计对比编码模型,对比编码模型包含一个特征提取器Genc,一个自回归模型Gar,特征提取器Genc从多个一维数据样本中提取特征,并将它们融合成一个特征向量zt,特征提取操作可以用公式表示为:zt=Genc(xt);自回归模型Gar以先前时间步的特征表示z≤t作为输入,并通过ct=Gar(z≤t)来生成上下文的潜在特征表示ct,然后,使用自回归模型的输出ct来预测后面时间步的特征表示z>t;通过多传感器采集中子斩波器的原始数据,并使用快速傅里叶变换(FFT)将其转换为频域信号;将转换后的频率信号输入对比编码模型,并通过对于编码模型预测中子斩波器故障状态。
技术关键词
多传感器数据融合
故障诊断方法
斩波器
样本
中子
多传感器采集
编码
表达式
线性转换器
卷积神经网络模型
模型预测值
语义
信号
密度
方程
关系
非线性
定义
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