一种基于深度学习的导叶磨损预测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的导叶磨损预测方法及系统，属于机械故障预测与维护技术领域，包括收集导叶实时传感器数据整合相似导叶的历史磨损数据；识别相似导叶的相似特征，通过相似特征提取关键磨损模式，并为不同导叶建立对应预测模型；基于提取的特征和预测模型，分析导叶磨损情况，提供磨损预测结果。本发明通过全面监测和数据分析，提高了导叶磨损预测的准确性，确保了设备运行的可靠性。通过实时警报系统，实现了对不同磨损程度的动态管理，有效指导维护工作，降低故障风险，延长设备寿命，并提升了运维效率。本发明有助于提前预防磨损问题，保障了水轮机的正常运行和安全性。