摘要
本发明公开了水电站设备状态多维度故障预警系统、方法、设备及介质,属于故障预警技术领域,包括:智能感知层,用于采集数据并进行预处理,得到第二数据,根据第二数据调整采样率;融合通信层,通过路由决策算法确定传输通道,将第二数据传输至数据分析层;数据分析层,用于分析接收到的第二数据,提取融合特征,并基于融合特征建立动态分析模型,得到第三数据,第三数据用于建立分析模型并将分析数据反馈至智能感知层优化采集与预处理。本发明解决了传统单一通信模式信号不稳定或延迟,提升故障识别准确率,从单一参数监测到多维度关联预警的跨越,同时引入在线自学习机制使系统具备持续优化能力,可自动适应应用场景。
技术关键词
水电站设备
故障预警系统
融合特征
特征提取模块
决策算法
时间序列特征
数字孪生模型
多尺度注意力机制
三维卷积神经网络
双模通信终端
重传机制
决策系统
故障预警技术
采样率
故障预警方法
长短期记忆网络
环形缓冲区
数据处理单元
链路
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网络信息交互
多尺度特征
多模态信息
上下文语义信息
融合特征
车辆轨迹预测方法
深度学习算法
双向长短期记忆
快速路主线
注意力
机器人控制方法
多模态特征
融合特征
序列
结构化自然语言
圆柱滚子轴承
轨道交通轴承
三维模型
载荷
零件特征