基于TimesNet及CRF融合网络的灌装设备故障自动检测方法

本发明公开了基于TimesNet及CRF融合网络的灌装设备故障自动检测方法，包括第一步，提取生产线中M个感应装备特征数据，采用定长滑动窗口L进行数据分割；第二步，融合不同特征数据的DataEmbedding层；第三步，先将融合处理后的特征数据进行快速傅里叶变化，然后将特征数据根据TOP_K频率进行张量重塑；第四步，先将数据经过Inception_Block层，然后融合不同大小卷积的特征，最后进行加权求和；第五步，将加权求和的特征数据经过全连接层映射到n个类别；第六步，将加权求和的特征数据输入CRF层网络处理。本发明通过傅里叶变化的方式将数据从一维上升至二维，获取了数据中隐藏的周期信息，利用CRF算法进行解码，提高了模型预测的准确性。