一种基于多传感器数据融合的风电设备质量评估方法及系统

本发明提出了一种基于多传感器数据融合的风电设备质量评估方法，包括：从风电设备上的获取多个传感器实时数据，并采用五点三次平滑算法对实时数据进行去噪，获得标准样本数据；按照时序对标准样本数据中同时刻的多个传感器数据进行时域、频域和熵域特征提取，获得多传感器高维特征数据集；将同一时刻的多传感器高维特征数据集中的特征向量进行特征融合，获得初始多模态融合特征图；基于ResNet网络构建多尺度深层特征融合网络模型，输入初始多模态融合特征图，输出多尺度融合特征向量；通过多传感器数据融合和深层特征提取，解决了风电设备质量评估中的数据多样性和复杂性问题，提高了评估的准确性和鲁棒性。