摘要
本发明提供一种电线电缆无损在线检测方法,通过多模态传感器网络,采集待检测电线电缆的电磁信号、温度分布数据、化学成分变化数据和机械振动数据;将电磁信号、温度分布数据、化学成分变化数据和机械振动数据进行数据预处理,构建多维数据集;通过多物理场耦合模型将多维数据集进行数据融合,生成多维特征数据;基于多维特征数据进行缺陷识别,生成缺陷数据集;根据缺陷数据集进行动态预警,生成预警数据集。本发明通过多模态传感网络全面覆盖电磁、温度、化学、振动数据,经预处理和多物理场耦合模型融合,实现电线电缆缺陷的精准识别与早期预警,具备无损在线、全面综合、智能动态的特点,显著提升检测可靠性和运维效率。
技术关键词
无损在线检测方法
多维特征数据
机械振动传感器
多模态传感器
检测电线电缆
轮廓系数
热成像传感器
时空卷积神经网络
电磁传感器
蒙特卡洛模拟方法
电线电缆故障
异常数据
信号
核密度估计方法
缺陷位置信息
聚类算法
初始聚类中心
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风险预警系统
云端数据管理平台
地面机器人
多模态传感器
人工智能平台
智能巡检
预警方法
数字孪生体
多源信息融合算法
风险评估值
预警方式
信息采集模块
终端设备
车内环境监测
车内氧气浓度
应急演练系统
应急演练方法
触觉反馈手套
危险气体探测器
穿戴式