摘要
本申请涉及情报板故障数据处理技术领域,具体涉及基于多传感器的情报板故障诊断方法及系统,该方法包括:确定每类故障的融合因子,将所有类故障的融合因子作为阈值分割算法的输入,将融合因子大于分割阈值的故障,记为互补故障;通过分析各传感器的传感信号与所有模态分量之间的相似性,确定第一相似度;综合任意两个传感器的传感信号在频域上所有相同频率的数量和平均分布情况,以及在频域上相位之间的差异,确定第二相似度,并结合所述第一相似度,对多传感器的情报板故障诊断过程中互补故障下所有观测传感器进行时间同步校正。本申请通过对不同传感器在时间上进行同步校正,提高情报板故障诊断结果的准确性。
技术关键词
情报板
故障诊断方法
多传感器
异常数据
冗余度
阈值分割算法
信号
时间同步
因子
卡尔曼滤波算法
故障诊断系统
校正
偏差
频率
数据处理技术
分解算法
表达式
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计算机系统
数据可视化工具
LSTM神经网络
度量
异常数据点
事件检测方法
多模态数据融合
多模态特征
深度学习模型
短时傅里叶变换
监控数据处理方法
动态时间规整算法
拓扑图
预警机制
矩阵
电站巡检机器人
电压检测装置
故障检测装置
检测电气设备
巡检车
锂离子电池热失控
多级预警系统
多级预警方法
关联规则挖掘算法
预警模型