摘要
本发明涉及缺陷检测技术领域,公开了高压管型母线表面缺陷实时检测方法及系统,所述方法包括:获取目标高压管型母线过去N年的第一历史数据和过去N‑1年的第二历史数据,并进行特征提取,得到第一历史特征和第二历史特征;构建第一外破预测模型和第二外破预测模型,基于历史特征和模型,预测未来M个月目标高压管型母线的外破风险序列;本发明包含动态校准机制,利用历史数据和实时环境数据对外破风险进行实时校准,从而实现外破风险的精准预测,提升高压管型母线运维的效率和可靠性。
技术关键词
管型母线
实时检测方法
序列
高压
风险
历史故障数据
历史运行数据
深度学习架构
机械特征
电气特征
门控循环单元
深度学习模型
嵌入特征
注意力机制
实时检测系统
缺陷检测技术
记忆
校准机制
数据获取模块
解码器
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余热锅炉管
图纸生成方法
数据
局部波动特征
序列
装备故障预测方法
特征提取模块
设备全寿命周期
特征提取器
脉冲
风险评估算法
异常数据点
参数
基站设备
决策树模型
说话人身份信息
文本识别
编码特征
语音识别装置
音频