多模态特征融合与故障传播分析的风电场诊断方法及系统

本申请涉及多模态特征融合与故障传播分析的风电场诊断方法及系统，属于风电设备故障诊断技术领域；通过无人机群协同采集风电场设备的可见光、红外及LiDAR多模态数据，采用动态门控机制融合YOLOv5提取的局部特征、Transformer提取的热力学特征和PointNet++提取的空间结构特征，生成加权融合特征向量。融合特征向量通过多任务神经网络识别故障类型、位置及置信度，并嵌入风电设备材料失效模型优化诊断结果。结合电网拓扑模型与故障溯源算法定位故障根源及影响范围。最终依据故障传播评估结果生成维修决策。