摘要
本发明公开了一种基于网络模型的充电桩故障诊断方法,涉及故障诊断技术领域,包括基于预处理后的运行数据,进行单模态特征提取,将单模态特征拼接后融合;构建时空图神经网络模型,基于融合后的单模态特征,生成时空特征提取后的节点级特征;通过群体协同故障诊断,对节点级特征进行故障分类;基于故障分类结果,进行诊断结果反馈与优化,本发明实现了对充电桩复杂运行状态的精准表征;提升了故障分类的准确性和全局适用性。整体发明方案从多模态数据处理到群体协同分析,再到动态优化,形成完整、精准且高效的充电桩故障诊断流程,在准确性、鲁棒性和适用性上均有显著提升。
技术关键词
故障诊断方法
模态特征
节点
复杂度特征
神经网络模型
图像特征向量
表达式
重要性评估方法
空间邻近关系
故障类别
声音信号特征
卷积神经网络提取
振动信号特征
充电桩组件
多尺度
分布特征
空间特征提取
故障诊断技术
系统为您推荐了相关专利信息
环保特征
数据追踪方法
区块链技术
异常信息
校验模型
遥感图像检测方法
深度学习神经网络模型
置信度阈值
原始图像数据
识别方法