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申请/专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种电力系统工业设备故障诊断方法，包括获取现有的电力系统工业设备的多模态数据信息并预处理构建训练数据集；构建电力系统工业设备故障诊断初始模型并训练得到电力系统工业设备故障诊断模型；采用电力系统工业设备故障诊断模型进行实际的电力系统工业设备的故障诊断。本发明还公开了一种实现所述电力系统工业设备故障诊断方法的系统。本发明基于Faster‑RCNN网络、多模态知识图谱和BART文本生成模型构建多模态故障诊断模型，并采用获取的多模态数据信息进行训练来实现故障诊断；因此本发明方案不仅能够实现电力系统工业设备的故障诊断，而且可靠性更高，精确性更好，而且通用性更好。
主权项：1.一种电力系统工业设备故障诊断方法，包括如下步骤：S1.获取现有的电力系统工业设备的多模态数据信息；S2.对步骤S1获取的数据信息进行预处理，构建训练数据集；S3.基于Faster-RCNN网络、多模态知识图谱和BART文本生成模型，构建电力系统工业设备故障诊断初始模型；S4.采用步骤S2得到的训练数据集，对步骤S3构建的电力系统工业设备故障诊断初始模型进行训练，得到电力系统工业设备故障诊断模型；S5.采用步骤S4得到的电力系统工业设备故障诊断模型，进行实际的电力系统工业设备的故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网湖南省电力有限公司 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 国家电网有限公司 电力系统工业设备故障诊断方法及系统
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