一种定子线棒防晕层的老化程度预测方法

本发明公开了一种定子线棒防晕层的老化程度预测方法，涉及定子线棒防晕层老化程度预测领域，包括以下步骤：S1：数据采样；获得图像数据和实时温度信息；S2：数据处理；对获取的图像数据进行预处理得到数据集，并对数据集进行评估权重划分和状态划分；S3：构建模型；利用卷积神经网络构建模型；S4：训练模型；S5：测试模型；S6：实际应用；利用防晕层寿命预测模型对定子线棒防晕层进行老化程度预测。本发明采用基于学习的机器学习算法，采集定子线棒防晕层老化过程中红外热力图像、紫外光子图像和温度数据，应用多模态特征融合对定子线棒所处的老化状态进行分类，对于评估定子线棒防晕层老化程度有着很好的指导作用。