摘要
本发明涉及机房巡检机器人的热故障预警领域,具体为一种多模态感知的机房巡检机器人的热故障预警方法,该方法包括:通过多模态传感器阵列采集红外热像、声学、振动及气体浓度数据,生成体素化温度分布;本发明经小波变换、分数布朗运动算法提取温度特征,融合成设备全域温度特征集;构建噪声、振动、气体浓度塔提取辅助特征,结合非广延熵和图注意力模型融合为高维故障特征池;以机房拓扑为基空间构建纤维丛模型,模拟退火算法优化参数后定位热故障;最终通过数字孪生生成动态热力图等,实现精准预警。
技术关键词
机房巡检机器人
故障预警方法
判定特征
故障特征
设备振动信号
模拟退火算法
机房设备
Hurst指数
注意力模型
红外投射器
数字孪生
热力图
多模态传感器
分数阶
三维温度场
纤维
节点