CN119467390A 一种空压机故障诊断方法、系统和电子设备 （华电西藏能源有限公司大古水电分公司）

行参数和历史故障类型数据，训练Transformer根据所述注意力得分得到诊断时所关注的目标2获取空压机的当前运行参数，对所述当前运行参数进行预处根据所述空压机的历史运行参数和历史故障类型数据，训练Transformer模型得到故根据所述输入数据和所述故障诊断模型对空压机的状获取空压机的历史运行参数和历史故障类型数据，对所述历3.根据权利要求1或2所述的空压机故障诊所述编码器层用于获取所述输入数据的时空依赖关系，对所述输入数据进行特征提所述线性层用于将所述编码器层输出的高维特征转换至目所述输出模块用于根据所述线性层输出的目标维度的特征进行故障诊所述多头注意力模块用于获取所述输入数据的时空依赖关系，对所述前馈神经网络模块用于对所述多头注意力模块输出的特征向量进所述向量层用于将所述输入数据转换为数字向量，所述位置编码层3数据模块：用于获取空压机的当前运行参数，对所述当前运行训练模块：用于根据所述空压机的历史运行参数和历史故障类型数据，训练诊断模块：用于根据所述输入数据和所述故障诊断模型对空压机存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的空4关技术中现有的故障诊断方法的准确性和实时性有[0008]根据所述空压机的历史运行参数和历史故障类型数据，训练Transformer模型得[0009]根据所述输入数据和所述故障诊断模型对空压机的状态进行诊断，得到诊断结5[0029]训练模块：用于根据所述空压机的历史运行参数和历史故障类型数据，训练[0030]诊断模块：用于根据所述输入数据和所述故障诊断模型对空压机的状态进行诊发现潜在的关键特征。使得故障诊断模型能够更好地处理复杂时空依赖关系的故障数据，6列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单789[0086]输出模块用于根据线性层输出的目标维度的特征进行故障诊断，并输出诊断结[0089]多头注意力模块用于获取输入数据的时空依赖关系，对[0090]可选地，多头自注意力模块用于对水电站空压机的多模态时序数据(如振动、温[0093]其中，Q＝ZWQ表示查询向量Query，K＝ZWK表示键向量Key，V＝ZWV表示值向量k表示Key向量的维度。[0123]训练模块200：用于根据空压机的历史运行参数和历史故障类型数据，训练[0132]在一个示例中，训练模块200中的故障诊断模型包括编码器层、线性层和输出模[0135]输出模块用于根据线性层输出的目标维度的特征进行故障诊断，并输出诊断结[0136]在一个示例中，训练模块200中的故障诊断模型的编码器层包括多头注意力模块[0137]多头注意力模块用于获取输入数据的时空依赖关系，对[0145]存储器62可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(RAM)621和/或高速缓存[0146]存储器62还可以包括具有一组(至少一个)程序模块624的程序/实用工具625，这尽管图中未示出，可以结合模型生成的设备60使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模