摘要
基于改进注意力机制的汽轮机高调门故障检测方法,本发明通过建立汽轮机控制系统的数学仿真模型及高调门各类故障模型,生成用于训练的故障数据集;将高采样频率的短期数据与低采样频率的长期数据拼接为混合序列,采用多尺度注意力机制提取短期与长期数据特征,融合不同时间尺度下的系统运行特征;通过多头注意力机制获取每个时间点的上下文表示,利用全连接层与softmax函数输出该时间点的故障类型预测结果。通过上述方法,本发明实现了汽轮机高调门异常状态的检测,为电力系统的故障检测和预防提供了一种新的技术手段。
技术关键词
汽轮机高调门
故障检测方法
汽轮机控制系统
多尺度注意力机制
多头注意力机制
仿真模型
功率控制
矩阵
油动机
差动传感器
频率
数据
电液
序列
故障类别
压力
发电机
系统为您推荐了相关专利信息
节点特征
编码器模块
多头注意力机制
邻域
图像处理方法
数据预测模型
航空发动机结构
故障特征频率
动力学微分方程
矩阵
人交互方法
多模态特征
特征提取模型
多头注意力机制
交互模型
分类预测方法
分类预测模型
文本
多头注意力机制
语义特征提取
待测光纤
光滤波器
光纤检测系统
激光
光纤故障检测方法