摘要
本发明属于水电设备监测预警领域,具体提供一种水电设备多模态数据分析预警方法,包括:获取水电设备相关数据,进行数据预处理,生成第一水电设备数据集;对第一水电设备数据集进行特征提取与特征融合,得到高层次融合特征;对融合特征进行异常识别,对异常数据点进行校正,得到校正后的高质量融合特征;提取设备运行中的关键指标数据,构建水电设备运行状态模型,实时识别设备专项运行趋势,计算设备健康状态评分;对设备状态进行实时监测,实时获取数据与预测值进行比较,当绝对误差大于预设误差阈值时判定为异常。该方法实现对水电设备多维度数据进行分析,同时能够对设备状态进行故障预测。
技术关键词
多模态数据分析
预警方法
融合特征
设备健康状态
故障传播路径
监控阈值
异常数据点
高层次
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水电设备监测
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