摘要
本发明提供了一种智慧路灯的故障诊断及维护方法及系统,该方法包括:通过对智慧路灯各元器件节点的运行参数进行数据采集,利用小波变换进行降噪处理,生成结构化数据。通过主成分分析和滑动时间窗口技术结合马氏距离计算,对结构化数据进行特征提取和时空相关性分析,得到关键特征和节点间的时空相关性信息。将上述信息输入时空混合模型,生成故障检测结果,并利用机器学习算法对故障元器件进行定位,预测其性能退化趋势,生成针对性的维护策略。本发明实现了从故障检测到维护的全流程智能化管理,有效提升了智慧路灯的运行稳定性和管理效率。
技术关键词
智慧路灯
元器件
滑动时间窗口
主成分分析方法
综合故障
节点
协方差矩阵
机器学习算法
多维数据结构
特征值
贡献率
生成结构化数据
核密度估计方法
模式匹配算法
长短期记忆网络
故障检测模块
策略