摘要
本发明公开了一种基于多维数据融合的变压器套管缺陷监测方法及系统,采集变压器套管内部多个监测点的压力数据序列和温度数据序列,并基于滑动窗口机制建立多维数据矩阵;根据多维数据矩阵识别压力场重构事件,并获取温度变化相对于压力变化的响应时间差异矩阵,以对温度数据序列进行时序校正;利用加权融合建立油位变化与压力、温度之间的动态关联模型,并确定压力、温度的权重分配方案;根据动态关联模型和权重分配方案对实时采集的压力数据序列和温度数据序列进行多维数据融合,并根据获得的多维特征向量进行变压器套管缺陷监测,获得监测结果。本发明能够提高套管缺陷识别的准确性和套管缺陷监测的可靠性。
技术关键词
监测点
变压器套管
动态关联模型
缺陷监测方法
多维特征向量
序列
压力
矩阵
滑动窗口机制
预警机制
重构
缺陷类别
缺陷监测系统
动态时间规整算法
时序
校正模块
参数
异常数据
系统为您推荐了相关专利信息
协同预测方法
河流水
LSTM神经网络
监测点
污染物迁移模拟
仿真模型
气体浓度传感器
燃煤
自燃预警系统
湿度传感器
综合监测装置
图像识别模型
变压器套管
控制模块
监控平台
智能定位系统
多维特征向量
液晶显示屏
图像
Mura缺陷
神经网络模型
煤炭
工作面瓦斯
生成网络模型
场景