摘要
本发明涉及电缆盖板检测技术领域,公开了一种基于变分自编码器的电缆盖板异常检测方法及系统,包括对通过传感器采集到的电缆盖板的原始数据进行去噪处理,得到去噪信号,并根据局部变化率对所述去噪信号进行动态重采样,得到重采样数据;将重采样数据输入预先建立的数据重构模型,得到重构数据,数据重构模型采用基于变分自编码器构建并采用基于动态学习率调整策略和数据增强策略进行训练得到;根据重构数据的重构误差变化率进行异常检测,得到异常数据,并根据异常数据,生成对应的告警提醒。本发明不仅能够提高数据的完整性和可靠性,提高异常检测的灵活性和准确性,并且能够及时响应电缆盖板运行状态的变化,提升异常识别的实时性和有效性。
技术关键词
电缆盖板
重构模型
异常检测方法
重构误差
编码器
异常数据
动态调整机制
传感器
深度卷积神经网络
解码器
信号
策略
模式
异常检测系统
变量
频率