基于多头注意力生成对抗网络的大型火电机组送风机喘振故障预警方法

本发明提出了基于多头注意力生成对抗网络的大型火电机组送风机喘振故障预警方法，包括数据采集、数据预处理、模型训练与推理、故障评估、故障预警，采用多头注意力机制来捕捉输入数据的全局特征，使用多头注意力层替代传统的卷积层，引入特征融合模块，将不同层次和不同注意力头的输出进行融合，多头注意力机制进一步提高特征提取能力、生成样本的多样性、缓解模式崩溃问题，采用对抗损失与特征匹配损失结合的方法，提升生成样本的质量，采用优化方法来更新生成器和判别器的参数，通过多种评估指标对生成样本进行评估，最终提高了故障预警的准确性和及时性。预警系统支持集成到第三方监控系统，具有较强的通用性和扩展性。