摘要
本发明公开了一种基于健康评估模型的电力设备智能故障预警方法、系统、设备及介质,涉及设备故障预警技术领域,包括通过分布式传感网络实时采集电力设备特征参量,针对特征参量从时间维度和空间维度两个维度出发,构建时空关联特征矩阵;构建自适应健康评估模型,将采集的特征参量和时空关联特征矩阵的耦合关联关系作为输入进行训练,将特征参量映射为健康指数HI并输出;构建故障预测模型,以HI与特征参量为输入,输出预测结果,根据预测结果生成分级预警。本发明通过构建时空关联特征矩阵,能够从时间维度和空间维度综合考虑设备运行状态和环境工况的变化,提升了对复杂环境下设备健康状态的全面评估能力。
技术关键词
电力设备智能
特征参量
故障预警方法
分布式传感网络
故障预测模型
指数
设备故障预警技术
矩阵
数据采集模块
设备运行温度
故障预警系统
设备健康状态
数据驱动模型
机械参量
设备运行状态
周期
耦合特征
粒子群算法
卡尔曼滤波