摘要
本发明实施例公开了一种开关设备故障定位方法、装置、设备、介质和产品,其中,方法包括:获取开关设备上的至少两个传感器采集的原始振动数据,提取时域特征和频域特征,根据时域特征和频域特征确定故障类型判断结果,对时域特征和频域特征进行特征融合,得到融合特征,根据时域特征、频域特征、融合特征和故障类型判断结果确定目标故障点判断特征;根据目标故障点判断特征进行模型计算得到目标故障点判断结果。本发明实施例的技术方案解决了目前不能准确判断开关设备故障点的问题,可以通过通过全面的特征提取以及对多传感器采集信号特征进行综合分析,通过机器学习准确利用特征进行故障定位,提高故障定位的准确性,保障开关设备运行稳定性。
技术关键词
开关设备故障
故障定位分析
融合特征
支持向量机模型
时域特征提取
频域特征提取
定位方法
频率
数据
传感器布置
保障开关设备
深度神经网络
判断开关设备
短时傅里叶变换
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
时域特征提取
特征提取模型
历史故障数据
多模态传感器
分布式监测
融合特征
图像换脸方法
多尺度特征提取
身份
关键点特征
图像超分辨率
生成超分辨率图像
生成高分辨率
深层特征提取
浅层特征提取