一种融合感知数据与知识图谱的水电站油气压力系统故障预测方法
申请号:CN202510992266
申请日期:2025-07-18
公开号:CN120822124A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明属于大数据与人工智能领域,公开了一种融合感知数据与知识图谱的水电站油气压力系统故障预测方法,其特征在于:包含有以下步骤:多模态数据采集与预处理;特征提取与跨模态关联分析;知识图谱构建与动态更新;物理机理模型与数据驱动模型融合;故障模式库构建与知识推理;多模态预测模型训练与优化;故障预警与维护策略生成。本发明具有以下主要有益技术效果:提升了故障预测的精准性,提高了故障根因分析能力,增强了综合感知与认知能力,增强了决策支持能力,提升了模型的可解释性与可信度,实现了全流程智能运维闭环。
技术关键词
系统故障预测方法
油气
水电站
压力系统
多模态数据采集
数据驱动模型
预测模型训练
知识图谱构建
动态更新
油罐
蒙特卡洛模拟方法
油液光谱分析
抽取设备
传感器
融合数据驱动
密封件