基于神经网络的高压开关柜故障模式分类及预测方法

    公开(公告)号:CN117407770A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311462468.8

    申请日:2023-11-02

    Abstract: 本发明公开了基于神经网络的高压开关柜故障模式分类及预测方法,包括:通过多组传感器采集高压开关柜的运行数据以及运行时的声音和图像数据;将各运行数据、声音和图像数据均作为时序数据并输入到时序数据集,将各运行数据、声音和图像数据按一定方式整合或融合形成多模态数据并输入到多模态数据集,对多模态数据与时序数据均进行预处理;进行特征学习,引入注意力机制并采用LSTM对多模态数据与时序数据进行序列建模;构建注意力机制与长短期记忆神经网络的混合模型,对混合模型进行训练与优化;根据训练好的混合模型对故障模式分类与预测。本发明结合注意力机制和LSTM,并融合多模态数据,能保证高压开关柜设备的安全运行和提供有效故障维护。

    多源传感器辅助的高压开关柜应急处置装置故障辨识方法

    公开(公告)号:CN117454151A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311456622.0

    申请日:2023-11-02

    Abstract: 本发明公开了一种多源传感器辅助的高压开关柜应急处置装置故障辨识方法,包括:在高压开关柜周围的多个空间域设置多组传感器,采集高压开关柜及其周围环境的数据并记录,对历史数据进行整合并提取故障辨识相关的特征;对特征进行筛选,优化故障特征集,过滤得到与本次实时采集中对应故障相关度较高的特征并将筛选后的特征作为筛选后的故障特征集的输入;对筛选后的故障特征集进行信息融合;将信息融合后的故障特征集中的特征与预设的故障模式进行比对匹配生成比对结果,根据比对结果生成故障辨识的输出决策。本发明通过设置多个不同的传感器,从多个空间抽取若干特征进行融合,进而实现高压开关柜应急处理装置的故障辨识及输出决策。

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