摘要
本发明涉及网络信号技术领域,具体为基于信号分析的网线故障诊断系统及方法,本发明中,通过对网线时序信号的幅值与频率信息进行多尺度卷积提取,可区分不同周期特征的扰动,从而实现对信号异常形态的准确识别,同时进行分类,并融合构建出具备丰富层次结构的特征表达,使信号在传输过程中的异常趋势能以更清晰形式被揭示,借助图结构对网线节点之间的关系建模,结合节点之间特征传播与连接关系计算,使得故障影响在网络结构中的传播路径得以量化评估,路径拓扑熵用于判断路径复杂度,通过移除冗余节点并结合影响力排序,强化关键故障路径的突出表达,在故障分类及位置信息提取时,不仅可快速锁定故障类型,还能明确具体影响区域。
技术关键词
故障诊断系统
节点
信号分析
多尺度卷积神经网络
网线
子模块
多尺度特征融合
周期性检测方法
周期性特征
网络信号技术
关系
路径结构
信号延迟量
冗余
标识
故障诊断方法
频率
模式
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虚拟量测方法
Softmax函数
贝叶斯信息准则
节点特征
协方差矩阵
扇区配置方法
空域扇区划分
分区
负荷
深度强化学习算法
注意力机制
情绪识别方法
情绪识别模型
情感类别
特征提取模块
轨迹识别方法
监控摄像机
网络拓扑结构
加权有向图
顶点