基于大模型视觉语义融合的风电叶片智能诊断方法及系统

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基于大模型视觉语义融合的风电叶片智能诊断方法及系统
申请号:CN202510216609
申请日期:2025-02-26
公开号:CN120339671A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明涉及风力发电技术领域,公开了基于大模型视觉语义融合的风电叶片智能诊断方法及系统,方法包括:获取目标风力机叶片历史图像,并对历史图像进行第一文本标注操作;对目标风力机叶片历史图像进行第一编码以及第二编码;对第一编码以及第二编码结果进行特征融合,并将特征融合结果作为第一分类模型的输入,训练第一分类模型;获取目标风力机叶片实时图像,并结合第一分类模型进行风力机叶片故障诊断。本发明结合了图像和文本信息,提高了故障诊断的准确性和效率。通过引入多模态融合模型,充分利用叶片表面图像和故障文本描述的语义信息,实现更精细的故障检测。通过结合图像和文本的多模态特征挖掘,实现对叶片裂纹、腐蚀、脱落等常见故障的高效识别。
技术关键词
智能诊断方法 风力机叶片 风电叶片 文本 多头注意力机制 语义 视觉 实时图像 智能诊断系统 风力发电技术 模型预测值 图像嵌入 模态特征 诊断模块 编码模块 故障检测 处理器 计算机设备