摘要
本发明公开了一种特种设备安全检测数据处理方法及系统,通过传感器获取初始特种设备多源数据;将初始特种设备多源数据转换为结构化特征向量,并与传感器数据在时间维度上对齐;构建隐患预测网络,基于时间滑动窗口和GAT图注意力机制实时更新节点特征与边权重,捕捉设备运行状态的时序变化;将对齐特种设备多源数据输入至GNN‑GAT隐患预测网络模型中进行识别;基于DDPG深度确定性策略梯度算法,根据设备风险概率的等级确定分级响应策略。提高设备运行效率,降低因故障导致的生产损失。
技术关键词
特种设备
检测数据处理方法
预测网络模型
检测数据处理系统
DBSCAN聚类算法
时间滑动窗口
捕捉设备
节点特征
注意力机制
实时监测数据
历史运行数据
子模块
振动特征
风险
传感器
策略
时序
邻域
系统为您推荐了相关专利信息
注意力机制
变换器
视频流
DBSCAN聚类算法
备份
级联神经网络
预测网络模型
前馈神经网络
数据
深度学习理论
三维建模方法
三维点云数据
序列
DBSCAN聚类算法
因子
巡检方法
非线性最小二乘法
放射源
无人机编队
搜寻算法