基于注意力神经网络模型的工业信号曲线状态监测方法、装置

本发明提供了基于注意力神经网络模型的工业信号曲线状态监测方法、装置，涉及工业型号信号监测技术领域，该方法首先对采集到的信号数据进行归一化预处理，以消除量纲差异并增强数据一致性；其次，利用小波变换提取信号的时频域特征，并结合注意力神经网络对特征的显著性进行动态量化分析，通过多头自注意力机制，能够自适应地识别不同特征的显著性变化，并生成显著性曲线，用于实时监测和异常检测。此外，本方法还引入了实时反馈机制，可根据操作人员的主观判断和现场反馈动态调整模型参数，进一步优化监测效果。旨在结合先进的信号处理技术和注意力神经网络，实现对工业设备运行状态的实时监测与异常预警。