一种基于大数据的电机设备智能监管方法及系统

本发明公开了一种基于大数据的电机设备智能监管方法及系统，通过采集初始多维度数据；利用预训练的BERT语言模型和STGN时空卷积网络提取初始多维度数据中的语义特征和时空特征，将物理参数、语义特征和时空特征通过注意力机制加权融合，基于多维度信息特征表示构建动态图网络，并结合TCN时间卷积网络进行时序建模；利用NSGA‑Ⅲ算法进行多目标优化，利用量子退火算法进行局部搜索，输出设备运行状态报告，根据设备运行状态报告进行电机设备故障预警。提升故障检测准确率和预警响应时间。