摘要
本发明涉及故障诊断技术领域,具体为基于时间序列分析的断路器机械故障预诊断方法,首先,通过安装传感器实时采集断路器机械的运行数据,并对数据进行预处理;然后,基于标准运行数据采用时序分割策略,将数据分割成独立时序序列,并针对每个独立时序序列提取时域特征和频域特征,结合自相关函数和互相关函数提取时序依赖模式;通过时频‑时序协同建模框架将时域特征、频域特征和时序依赖模式进行融合;最后,基于这些时序特征,构建联邦贝叶斯单元进行故障诊断,其中局部单元提供故障类型及置信度预测,而全局单元通过联邦学习框架集成多个局部单元的模型。本发明通过时间序列分析实现断路器机械故障预诊断。
技术关键词
断路器机械故障
预诊断方法
时序特征
时域特征
重建误差
频域特征
贝叶斯模型
序列
故障分类模型
交叉注意力机制
断路器机械部件
模式
编码器
分类模型训练
历史故障数据
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