摘要
本发明公开了基于智能诊断引擎的电源故障快速检测系统及方法,属于电力电子设备故障诊断技术领域,包括:功能区划分模块主用于根据电源拓扑结构,划分为多个功能区域;实时数据采集模块主用于获取电源运行阶段内各功能区域的参数数据;电流模型构建模块主用于建立电流时序预测模型;趋势预测模块主用于生成未来电流变化趋势;异常判断模块主用于通过与实时数据进行相似度匹配,识别异常情况;故障定位模块主用于基于异常电流波形与故障模式进行匹配,并构建有向图对故障位置进行定位;本发明的优点在于:通过多模态数据融合和深度学习模型,实现了电源故障的早期预警和精准定位,显著提升了电力电子设备的运维效率和可靠性。
技术关键词
故障快速检测系统
故障快速检测方法
时序预测模型
电流模型
元器件
电力电子设备故障诊断技术
实时数据采集
电源拓扑结构
波形
实时监测数据
特征提取单元
Dijkstra算法
非线性回归模型
LSTM神经网络
定位模块
分布式电流