摘要
本发明公开了一种高温老化试验设备二级电源时频特征深度融合方法,其中该方法包括:采集高温老化试验设备器件的故障数据集;对故障数据集进行预处理,得到训练数据集和测试数据集;对训练数据集中的各关键参数时序数据进行短时傅里叶变换,得到时频图;对各时频图进行随机掩码并输入预设模型进行训练,生成特征提取模型;依据测试数据集对特征提取模型进行测试;待测试通过后,将待预测器件的关键参数时序数据输入特征提取模型中,预测得到目标时频域特征。本申请提供的该方法,能够准确提取到二级开关电源特征,从而评估得到高温老化试验设备二级开关电源的健康状态。
技术关键词
特征提取模型
高温老化试验箱
深度融合方法
时间卷积网络
短时傅里叶变换
退化特征
数据
时序
高温高湿试验箱
解码器
设备器件
样本
开关电源
频域特征
参数
编码模块
高温试验箱
编码器
通信接口
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电力设备
振动噪声
噪声数据
历史负荷数据
卷积神经网络模型
图像生成模型
语义
样本
特征提取模型
图像生成方法
电力储能系统
分类器模型
特征提取模型
生成对抗网络
历史故障数据
异常数据检测方法
时序
样本
特征提取模型
物联网传感器