摘要
本发明公开了一种基于边缘神经网络的继电器故障检测系统及预测方法,属于继电器故障检测技术领域,包括电压电流检测模块、显示模块、微处理器以及上位机,电压电流检测模块接入继电器的供电回路,对电压电流数据进行采集,并将数据传输至微处理器;微处理器嵌入在上位机中经过训练的继电器故障预测模型,通过接收到的电压电流数据,判断继电器所处状态,并进行故障预测,通过接收到的电压电流数据,判断继电器所处状态,并进行故障预测,将预测结果在显示模块中显示。能够可以实时预测出继电器故障时间。
技术关键词
故障预测模型
数据
继电器
电能计量芯片
协方差矩阵
电流检测模块
卡尔曼滤波算法
微处理器
电压采样电路
电流采样电路
注意力机制
电流滤波电路
超参数
灰狼算法
故障预测方法
电压互感器
初始聚类中心
系统为您推荐了相关专利信息
事件关联模型
异常事件
智能预测方法
标识
电力监控终端
内容推荐方法
显示设备
多模态特征融合
数据
兴趣
信誉度评价方法
评分卡模型
LightGBM模型
构建预测模型
通讯
辅助诊断方法
大语言模型
文本
自然语言
数据转换模块
建模方法
流体接口
压缩机模型
机械接口
超临界二氧化碳系统