摘要
一种基于量子编码生成对抗网络电气设备故障诊断方法及系统,包括:通过分布式传感器网络采集电气设备的运行数据,基于设备状态对电气设备运行数据进行标注,获取标注数据;将标注数据转换为量子态,进行量子编码,将标注数据映射到量子特征空间,利用量子测量获取标注数据的量子特征表示,获取量子编码数据;以量子编码数据为输入,训练生成对抗网络,生成对抗网络包括生成器和判别器,采用纠缠态反馈机制优化生成器参数,获取新的故障数据;将新的故障数据和量子编码数据输入生成对抗网络中提取特征向量,对特征向量筛选与排序,输出故障特征数据;对故障特征数据进行降维和分类,基于故障状态生成诊断报告,输出电气设备运行状态分类结果。
技术关键词
生成对抗网络
分数阶神经网络
故障特征
分布式传感器网络
量子态
电气设备运行状态
电气设备故障诊断系统
故障诊断模块
分类器模型
分数阶微分算子
正则化参数
编码器
特征提取模块
鲁棒性
数据采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
故障诊断方法
履带车辆
悬挂系统
傅里叶变换处理
重构
路灯单元
神经网络模型
故障检测方法
照明灯具
识别故障
历史流量数据
路径识别方法
生成对抗网络模型
混合存储结构
路径识别装置
量子前馈神经网络
生成方法
注意力机制
旋转模块
编码
巡检路径
故障自诊断系统
机器人
风险分析报告
粒子群优化算法