摘要
本发明提供一种故障检测模型构建方法、故障检测方法、装置及电子设备,涉及人工智能领域,可在残差结构中增加状态空间模型单元和上下文变换单元,状态空间模型单元可增强全局特征的提取能力,上下文变换单元可增强局部特征与全局特征间关联度的查找能力,将包含状态空间模型单元和上下文变换单元的残差结构添加至故障检测模型,能够显著提升模型对光伏组件的电流‑电压曲线图像的分类性能。在对故障检测模型进行训练之后,本发明能够确保该模型具有较好的电流‑电压曲线图像分类能力,从而能够较好地进行光伏组件故障检测。
技术关键词
故障检测模型构建
状态空间模型
网络模块
矩阵
神经网络模型
故障检测方法
图像
电流
电压
曲线
计算机可执行指令
入口模块
注意力
残差结构
光伏组件故障
故障检测装置
电子设备
可读存储介质
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磨损预测方法
泵送装置
训练样本集
作业参数
仿真模型
视觉控制方法
深度学习结构
ARIMA模型
优化预测模型
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仿真模型建模
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