摘要
本发明公开了一种基于transformer的空压机故障预测方法,涉及大模型与生产制造交叉领域,解决了现有空压机故障预测方式难以有效整合数据、动态适应性差、预测窗口难以满足预测需求、模型解释性差和计算效率低的技术问题。该方法为数据采集步骤:获取空压机的运行数据;数据预处理步骤:对所述运行数据预处理得到运行特征;多模态数据融合步骤:将所述运行特征进行多模态数据融合得到融合特征。本发明还公开了一种基于transformer的空压机故障预测系统。本发明提高预测模型的动态适应能力,优化预测时间窗口以同时应对突发和渐变故障,增强模型的可解释性以支持决策制定。
技术关键词
故障预测模型
空压机故障
多模态数据融合
融合特征
文本特征向量
强化学习策略
多头注意力机制
时序特征
频率
频域特征
统计特征
表达式
动态
数据采集模块
预测系统
系统为您推荐了相关专利信息
报告输出方法
文本特征向量
3DCT图像
编码器
CT图像数据
接触网绝缘子
病害识别方法
图像块特征
融合特征
特征金字塔网络
特征融合网络
多尺度特征
识别监控视频
识别方法
特征点描述符
信息检索方法
切片结构
信息检索程序
注意力机制
节点