摘要
本方法发明一种基于知识图谱的风电机组线自主学习诊断系统。本方法首先使用Faster RCNN模型提取风机状态监测数据的故障特征参数,然后对故障特征进行汇聚获取故障诊断标准;其次通过状态监测知识库构建风机智能运维知识图谱,将故障诊断模块和知识图谱结合,构建风机自动诊断系统;最后将风机故障诊断结果与实际进行比对,将实际结果反馈给状态检测知识库,对状态检测知识库进行迭代更新,将故障程度反馈给诊断标准生成模块,对诊断标准进行更迭代新,完成风机的自主学习和迭代更新。
技术关键词
自动诊断系统
特征值
更新知识图谱
故障诊断模块
齿轮箱支撑结构
在线故障诊断系统
轴承故障特征频率
特征提取网络
风电机组
学习诊断系统
样本
风机故障诊断
发电机
智能终端
运维知识图谱
知识图谱推理
系统为您推荐了相关专利信息
电网设备
防误方法
能量特征值
动态
数据获取模块
异构数据融合方法
知识图谱技术
基因表达数据
构建知识图谱
分布式计算框架
硬件加速系统
硬件加速模块
多模态数据采集
数据输出模块
图像