摘要
本发明提供了一种基于多传感器数据融合的受电弓裂纹检测方法及系统,方法包括获取安装在受电弓上的传感器传输的检测数据,对检测数据进行归一化处理,以得到归一化数据;对归一化数据进行聚类处理,以得到隶属度矩阵;基于归一化数据确定图结构,基于图结构将归一化数据进行融合,以得到融合特征;基于融合特征确定裂纹概率并计算裂纹深度,根据裂纹深度、裂纹概率进行分级报警,本发明可实时检测受电弓的数据,并通过机器学习模型对多源数据进行融合分析,实现裂纹的早期识别、三维定位及量化评估,解决现有技术中效率低、实时性差、漏检风险高等问题。
技术关键词
多传感器数据融合
裂纹检测方法
红外图像像素矩阵
融合特征
节点特征
聚类
超声波回波信号
裂纹检测系统
萤火虫算法
机器学习模型
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