摘要
本发明公开了一种基于数据融合的换流站阀厅智能监控方法、系统,该方法包括利用传感器组实时采集换流站阀厅的运行参数,获取原始的多源数据;对原始的多源数据进行预处理,得到预处理后的运行参数,并提取相应的关键特征;将关键特征进行多模态数据融合,得到数据特征集;利用机器学习算法对数据特征集进行分析,得到设备状态的分类结果;若设备为故障状态,则触发预警机制并生成换流站阀厅设备的状态报告,实现对换流站阀厅的智能监控。本发明能够全面获取设备的多维度运行参数,提前的故障预测和智能报警机制使得运维人员能够根据设备状态的变化,实施更加精准的预防性维护,减少了突发故障对生产的影响,从而降低了设备的修复成本和生产损失。
技术关键词
智能监控方法
换流站阀厅设备
融合特征
故障诊断模型
多模态数据融合
机器学习算法
传感器组
预警机制
可视化监控平台
电压传感器
时域分析方法
振动传感器
电流传感器
频域分析方法
设备健康状态
湿度传感器
交叉验证方法
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多模态
多尺度特征融合
图像篡改检测
分支
融合特征
图像融合方法
全局特征提取
拉普拉斯金字塔
图像重建
图像嵌入
四旋翼无人机
实时监测系统
一氧化碳传感器
可见光图像
摄相机
多模态数据融合
生态监测方法
跨模态
双线性
动态门控
磁共振波谱重建
无监督特征提取
特征提取网络
编码器
特征提取模块