基于多模态监测数据深度融合的机械故障诊断方法和系统

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基于多模态监测数据深度融合的机械故障诊断方法和系统
申请号:CN202411817706
申请日期:2024-12-11
公开号:CN119885064B
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于多模态监测数据深度融合的机械故障诊断方法和系统。该方法通过从多模态目标监测数据中任意选取两种模态目标监测数据;根据两种模态目标监测数据确定对应的目标机械故障诊断模型,其中,目标机械故障诊断模型由与两种模态目标监测数据的模态相同的样本监测数据集训练得到,样本监测数据集为采集的多种机械装备运行过程中的多模态监测数据,目标机械故障诊断模型包括对称融合模块和故障分类器,对称融合模块用于对两种模态目标监测数据进行双向对称交互,故障分类器用于对机械故障进行分类;将两种模态目标监测数据输入至目标机械故障诊断模型,得到机械故障诊断结果。本申请能够提高机械故障诊断的准确率。
技术关键词
机械故障诊断方法 分支 故障分类器 交叉注意力机制 多模态 融合特征 样本 计算机可执行指令 模块 矩阵 可读存储介质 数据 诊断系统 积层 处理器通信 采集单元 存储器
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