一种基于多模态数据的变电设备故障预测系统及方法

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一种基于多模态数据的变电设备故障预测系统及方法
申请号:CN202411687163
申请日期:2024-11-25
公开号:CN119598302A
公开日期:2025-03-11
类型:发明专利
摘要
一种基于多模态数据的变电设备故障预测系统及方法,包括:数据收集模块,用于基于多种传感器获取变电设备当前时刻的多模态数据;数据预处理模块,用于基于当前时刻的多模态数据进行预处理和标准化操作,得到当前时刻的标准化数据;特征提取模块,用于基于当前时刻的标准化数据进行特征提取,得到当前时刻的特征向量;实时检测与预测模块,用于基于当前时刻的特征向量结合预先训练的故障预测模型进行故障预测,得到故障预测结果;本申请获取的多模态数据可以在不同角度和维度对变电设备进行监测,覆盖更广泛的故障模式和异常情况,提高运维效率;本申请进行高维数据融合可以显著提高故障识别的精准度和可靠性,减少误检和漏检的情况。
技术关键词
融合特征 故障预测模型训练 变电设备 支持向量机模型 故障预测系统 图像分类技术 特征提取模块 数据收集模块 多模态 样本 故障预测方法 格式化 传感器 符号 运维 模式
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