【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变电站故障预测，更具体地说，本专利技术涉及多模态故障诊断与预警方法。
技术介绍
1、现有的多模态故障诊断与预警方法通常包括以下技术流程：首先，系统从多个传感器或数据源中采集不同模态的数据，如电流、电压、温度、振动、声波等信号。然后，通过数据预处理步骤，如去噪、归一化和降维，确保数据的质量与一致性。接着，使用特征提取方法（例如时频分析、小波变换或深度学习）从每个模态中提取相关特征，并通过特征融合或决策融合等方法，将多模态信息进行综合处理，捕捉潜在的故障特征。最后，基于融合后的特征输入到预测模型或分类器中，进行实时的故障诊断与预警，输出设备的健康状态和潜在故障类型。
2、例如公告号为：cn109901090b的专利技术专利公告的变电站的测控设备，测控屏遥控端子，用于对升级后的监控设备以及远动设备的进行传统验证，其中，升级后的监控设备以及远动设备为与变电站配合使用的设备，测控屏遥控端子包括：可断端子排以及试验插孔；指示灯，与测控屏遥控端子连接，在测控屏遥控端子内侧的遥控接点导通的情况下，发出预定信号，其中，预定信号用...
【技术保护点】
1.多模态故障诊断与预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的多模态故障诊断与预警方法，其特征在于，所述若干模态信号包括电流信号、电压信号、温度信号、振动信号以及声学信号；
3.根据权利要求2所述的多模态故障诊断与预警方法，其特征在于，所述若干组不同的采样频率集的获取方法如下：
4.根据权利要求3所述的多模态故障诊断与预警方法，其特征在于，所述基于ST-GCN进行故障预测的具体方法如下：
5.根据权利要求4所述的多模态故障诊断与预警方法，其特征在于，所述模态信息重叠系数的具体获取方法如下：
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