故障预测模型的训练、预警方法、装置、设备及产品

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故障预测模型的训练、预警方法、装置、设备及产品
申请号:CN202511021280
申请日期:2025-07-24
公开号:CN120524304A
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
本公开实施例公开了一种故障预测模型的训练、预警方法、装置、设备及产品,包括:获取训练数据集;利用卷积神经网络提取图像数据的空间特征,并利用双向长短期记忆网络提取时序数据的时间特征;将融合特征和物理约束条件输入至故障预测模型中,得到输出结果;故障预测模型为模型约束神经网络;融合特征由空间特征和时间特征融合得到;根据故障预测模型的输出结果确定损失函数值,并根据损失函数值对故障预测模型进行训练。本技术方案,利用卷积神经网络提取空间特征,利用双向长短期记忆网络提取时间特征,解决了数据处理精度和系统适应性问题,并将融合特征和物理约束条件输入至故障预测模型进行模型训练,提高了故障预测的准确性。
技术关键词
故障预测模型 实时监测数据 双向长短期记忆网络 卷积神经网络提取 故障预警方法 融合特征 时序 预警设备 计算机程序产品 故障预警装置 实时图像 处理器 图像采集设备 物理 充电站 传感器设备 特征提取模块
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