摘要
本发明公开了一种基于故障模拟的设备故障分析方法、装置、设备及介质,该方法包括:将所述多模态特征向量输入到预设的数字孪生模型中,以使所述数字孪生模型根据所述多模态特征向量和预设的映射函数,生成运行状态数据;通过所述第一神经网络模型根据所述运行状态数据和噪声数据,生成故障模拟数据;获取故障电力设备的实时采集数据,并根据所述最终故障模拟数据和所述实时采集数据,构建因果关系图;根据所述因果关系图对所述故障电力设备进行故障原因分析,得到所述故障电力设备的故障分析结果。本申请通过多源数据融合、故障模拟和故障分析的方式层层递进,进行电力设备故障原因分析,从而提高电力设备故障原因分析结果的准确性。
技术关键词
设备故障分析方法
神经网络模型
数字孪生模型
噪声数据
多模态
故障原因分析
故障传播路径
电力设备故障
数据驱动模型
统计特征
数据获取模块
传感器
频谱特征
消息传递机制
可读存储介质
数据模块
语义特征