一种基于多模态数据融合与知识图谱的风电机组维修方法
申请号:CN202511168741
申请日期:2025-08-20
公开号:CN120931275A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明属于风电设备故障诊断技术领域,涉及一种基于多模态数据融合与知识图谱的风电机组维修方法。包括:获取风电机组的文本描述数据、部件图像数据和设备运行时序数据;基于设备运行时序数据预测部件剩余寿命,生成剩余寿命预测值;分别对数据进行特征提取,得到对应特征;对特征进行融合处理,得到联合特征表示;基于联合特征表示,分析风电机组的故障演变时序模式;根据故障演变时序模式,在历史案例库中进行匹配检索;将匹配检索结果输入动态知识图谱进行推理,生成故障溯源结果,结合剩余寿命预测值生成包括维修优先级清单的维修决策方案。本发明实现了故障精准诊断、根本原因自动溯源与维修策略动态优化,显著提升运维效率并降低成本。
技术关键词
多模态数据融合
维修方法
分析风电机组
动态知识图谱
时序数据预测
时序特征
文本
风电设备故障诊断
案例库
寿命
实体识别技术
表面缺陷图像
SCADA系统
决策
时序依赖关系