一种基于热成像和声纹的开关柜故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于热成像和声纹的开关柜故障诊断方法及系统，包括：采集开关柜历史运行数据、声纹数据、热成像数据和开关柜运行现场图片；采用无际卡尔曼滤波器对采集的声纹数据和历史运行数据进行降噪处理；构建时空注意力混合专家模型对声纹数据集和历史运行数据集进行训练预测，获得预测的下一时刻的声纹数据和历史运行数据；构建改进的MaxViT‑DF模型对采集到的热成像数据和运行现场图片进行分类，训练后得到存在故障特征图像和无故障图像；采用多模态正交序列融合把时空注意力混合专家模型和MaxViT‑DF模型输出的故障特征数据进行融合。本发明提高开关柜故障诊断的准确性和效率，使运维人员能够发现和处理潜在的问题，提高电力系统的可靠性和安全性。