摘要
本发明属于故障诊断的技术领域,具体公开了一种基于数字孪生的快速反射镜故障诊断方法。该方法包括:获取快速反射镜实体的信息数据,并基于快速反射镜实体的信息数据构建快速反射镜数字孪生体;实时监测快速反射镜实体的运行状态并采集实时数据发送至快速反射镜数字孪生体中;在快速反射镜数字孪生体中,利用基于深度学习的故障诊断模型对实时数据进行分析,并对实体运行的潜在或已有故障进行判断识别,确定故障产生的原因;根据故障产生的原因给出故障维修措施。本方案解决了基于传统故障诊断方法中存在的耗时长、正确率低的技术难题。
技术关键词
快速反射镜
故障诊断方法
故障诊断模型
数字孪生体
长短期记忆单元
实体
实时数据
措施
反射镜面型
故障诊断系统
网络结构
极限学习机
维修方法
故障类别
角度传感器
驱动元件
监测单元
信号处理
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故障诊断方法
网络拓扑模型
模糊函数
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物理系统模型
强化学习网络
数字孪生体
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电气故障诊断方法
特征值
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轴承故障诊断方法
故障诊断模型
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样本
故障振动信号