摘要
本发明涉及泄洪闸门设备技术领域,特别是一种泄洪闸门设备运行故障诊断方法,其包括提取并融合第一目标数据;对提取并融合第一目标数据进行分析与计算,并生成第二目标数据;将所述第二目标数据输入历史数据库中进行计算并验证闸门设备运行状态。本发明的有益效果为利用多源异构数据融合技术,综合考虑了结构应力、变形、振动特性等多种内在参数,以及液压启闭机系统压力、弧门在线振动监测信号和水温信号,从而更全面地反映设备的实际运行状态,显著提高故障诊断的准确性,实时监测弧形工作闸门泄洪时的关键参数,快速响应设备状态变化,增强故障检测的实时性。
技术关键词
弧形工作闸门
泄洪闸门
故障诊断方法
构建卷积神经网络
小波去噪方法
引入注意力机制
振动特征
液压启闭机系统
闸门设备
多源异构数据融合
在线振动监测
模拟人类视觉
故障诊断系统
故障检测
处理器
计算机设备
可读存储介质
存储器
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理赔事件
卷积神经网络模型
工程机械维修
数据获取单元
构建卷积神经网络
涡旋压缩机
止推轴承
故障诊断方法
压电加速度传感器
集成学习模型
轴承故障诊断方法
物理
深度神经网络
连续小波变换
分析故障
退磁故障
永磁
相间短路故障
模糊神经网络
传感器故障诊断
高韧性混凝土
优化卷积神经网络
深度学习方法
极限抗拉强度
卷积神经网络模型