摘要
本申请涉及智能故障诊断领域,其具体地公开了用于埋地管道阴极保护系统的智能故障诊断方法,其通过融合测试桩参数随时间变化的信息(时间特征)与各测试桩之间的位置拓扑及空间相关性(空间关联),来捕捉多维度下隐藏的数据模式,以有效提升对相似表征故障类型间差异性的辨识能力。这种时空协同分析方式为实现高置信度、高精度和高鲁棒性的智能故障诊断提供了坚实基础,是推动埋地管道阴极保护系统智能化运维管理的重要技术路径。
技术关键词
埋地管道阴极保护系统
智能故障诊断方法
时序特征
编码向量
测试桩
节点特征
细粒度特征
智能化运维管理
序列
分类器
参数随时间
矩阵
蒸馏
注意力机制
关系
模型库
识别器
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特征提取模型
视频分割方法
语义特征
时序特征
压缩特征
商品销量预测方法
多尺度特征提取
序列
数据
预测模型训练
风速预测方法
历史气象数据
风机
风速预测模型
预测发电功率
物联网设备
预测模型训练
时序特征
管控系统
数据采集单元