一种水轮发电机组在线状态监测方法及系统

本发明涉及发电机监测技术领域，特别涉及一种水轮发电机组在线状态监测方法及系统，包括：采集数据，通过轻量化TinyML推理模型对数据进行预处理；通过PCA对预处理后的数据进行降维处理，对降维后的数据进行动态归一化；通过特征提取模块对归一化后的数据进行卷积特征提取，通过稀疏注意力机制，从卷积特征中提取注意力增强特征；通过贝叶斯网络特征融合模块，基于贝叶斯网络拓扑计算后验概率；通过多模态融合模型结合后验概率获得故障概率向量和整合后的特征向量；通过故障概率向量、预测剩余寿命、当前工况特征，输出预警等级、故障类型和预计故障时间。本方案通过多模态融合与贝叶斯推理，提高诊断效率与可靠性。