摘要
本发明提供了一种基于多模态信息融合的船用动力装置故障诊断方法,涉及智能故障诊断技术领域。包括:采集待测设备的运行状态数据,其中,运行状态数据包括:振动信号和红外图像;对所述运行状态数据进行预处理,得到预处理后的运行状态数据;将所述预处理后的运行状态数据输入到故障诊断模型中,得到诊断结果,其中,所述故障诊断模型包括:依次连接的输入模块、特征提取器、特征增强模块和分类器;本发明解决了现有技术中多模态数据融合困难,船用动力装置故障诊断准确低下的问题。
技术关键词
船用动力装置
多模态信息融合
故障诊断方法
故障诊断模型
特征提取器
数据
智能故障诊断技术
Sigmoid函数
输入模块
待测设备
子模块
表达式
图像
多头注意力机制
分类器
序列特征
信号
编码块
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特征提取器
船舶检测方法
注意力机制
多尺度特征提取
语义
肿瘤早期筛查
预警系统
状态空间重构
多模态信息融合
数据
轴承故障诊断方法
故障诊断模型
吊装机构
数据
输出特征
旋转机械
故障表征
故障诊断方法
扩展分类器
基础分类器
腐蚀特征参数
电气设备故障
故障诊断模型
二维卷积神经网络
一维卷积神经网络