一种融合量子加权GRU与多模态分类的磨煤机故障预警方法

本发明涉及一种融合量子加权GRU与多模态分类的磨煤机故障预警方法，首先，提出基于多设备协同感知的数据融合架构，整合磨煤机本体参数、关联设备运行指标及环境监测数据，构建动态耦合特征库，强化对生产区复杂工况的表征能力；其次，设计量子加权GRU神经网络，在门控机制中嵌入量子信息处理模块，显著提升非线性时序特征的提取精度，并结合自适应滤波技术抑制高粉尘环境下的信号噪声；进一步引入环境参数动态修正机制，根据实时温湿度与粉尘浓度自适应调整残差阈值，增强模型对极端工况的适应性；最后，通过多分类模型的混合架构实现断煤、堵煤、自燃等多故障类型的精准判别，为火电机组生产区提供高鲁棒性、高精度的故障预警支持。