一种基于时空自注意力耦合的煤矿光纤布放深度故障预测方法

本发明属于智慧矿山通信和人工智能技术领域，具体涉及一种基于时空自注意力耦合的煤矿光纤布放深度故障预测方法。方法包括获取煤矿光纤布放区域的原始传感信号，原始传感信号包括振动数据、温度数据及时空位置信息。对原始传感信号进行时空分段处理，得到多个时空片段，并在每个时空片段内通过自注意力机制提取时间演化特征与空间分布特征。采用交互式注意力权重的方式对各时空片段的时间特征与空间特征进行跨维度深度耦合，生成具有全局上下文感知能力的综合特征表示。基于综合特征表示，利用由时序卷积层与全连接层构成的深度预测神经网络输出故障位置、演变趋势及预警级别。