摘要
本发明涉及一种基于多模态的零样本变压器故障识别方法,属于变压器故障识别领域。所述方法基于跨模态注意力技术与多模态特征融合技术,将多模态数据融合处理与零样本检测的理念融入变压器故障诊断中,综合利用图片、声音、振动、油色谱、湿度等一系列信息,从多个维度对变压器进行全方位监督,使得诊断结果更精确。本发明可以通过多模态数据融合缓解故障单一模态样本对诊断模型准确性不足的问题,并提高模型的泛用性和诊断精度。
技术关键词
计算机程序指令
样本
变压器故障诊断
代表
变压器故障状态
颜色分割方法
语义
图片
信息熵
故障识别系统
多模态数据融合
亮度
ID3算法
学习器
灰度共生矩阵
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
早期预测方法
多模态
深度学习模型
早期预测系统
Softmax函数
阿尔茨海默病
深度学习预测模型
电信号
特征提取模块
信号预处理模块