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
系统为您推荐了相关专利信息
康复动作
依赖特征
多模态传感器
多头注意力机制
融合特征
模锻压力机
注意力卷积神经网络
故障诊断方法
多模态特征
多模态传感器
环境感知系统
多模态传感器
预警模块
三维激光雷达点云
障碍物
在线缺陷检测装置
多模态传感器
多模态特征融合
位移检测模块
光源控制模块
光伏组件
诊断方法
多模态传感器
时间同步
寿命预测模型