摘要
本申请提供一种基于人工智能的变压器故障监测方法及系统,属于变压器技术领域,在该方法中,通过对目标变压器的多个待检测组件进行识别,能够针对性地获取每个待检测组件各自对应的多模态监测数据,并基于每个待检测组件各自对应的多模态监测数据和权重矩阵,确定每个待检测组件各自对应的加权特征数据,并通过将加权特征数据输入目标故障监测模型,输出得到各个待检测组件对应的故障监测结果,进而生成目标变压器的故障监测信息。本申请实施例通过利用不同的目标故障监测模型对不同待检测组件的多模态监测数据进行针对性识别,能够有效提升变压器故障监测的全面性和准确性。
技术关键词
检测组件
变压器故障监测
多维图像数据
加权特征
可见光图像
分接开关故障
铁芯故障
绕组故障
云服务器
融合特征
油箱
模型库
样本
套管
工况
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故障类别
多尺度特征融合
轴承故障诊断方法
轧机轴承
注意力机制
红外图像特征
可见光图像
角点特征
卷积神经网络特征提取
注意力
可见光图像
激光点云数据
变电站三维模型
线框模型
无人机飞行路径