【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧水利，尤其涉及基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法、设备及介质。
技术介绍
1、大坝设施是水利工程的重要组成部分，指截河拦水的堤堰，水库、江河等的拦水大堤。大坝设施在使用过程中可能会发生出现不同类型、不同位置的故障，因此，需要对大坝设施进行故障诊断，通过分析和处理设备运行数据，识别大坝设施中潜在的故障类型、位置及原因，并预测故障发展趋势的过程。
2、现有大坝设施故障诊断方法多依赖于单一模态数据，如振动分析或视觉检查，存在信息不全面、诊断精度低、响应速度慢等问题。同时，传统方法往往需要大量人工参与，诊断效率低下且成本高昂。
技术实现思路
1、本专利技术提供了基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法、设备及介质，用以解决现有大坝设施故障诊断方法多依赖于单一模态数据，诊断信息不全面、诊断精度低的技术问题。
2、第一方面，本专利技术提供了基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，包括：
3、获取大坝设施的至少两种不同类型的初始数据；
4、对...
【技术保护点】
1.基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，其特征在于，所述大坝设施的至少两种不同类型的初始数据包括：图像数据、声音数据、振动数据、温度数据及位移数据。
3.根据权利要求1所述的基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，其特征在于，在获取大坝设施的至少两种不同类型的初始数据之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，其特征在于，在获取大坝设施的至少两种不同类型的初始数据之后，所述方法还包括：
5....
【技术特征摘要】
1.基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，其特征在于，所述大坝设施的至少两种不同类型的初始数据包括：图像数据、声音数据、振动数据、温度数据及位移数据。
3.根据权利要求1所述的基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，其特征在于，在获取大坝设施的至少两种不同类型的初始数据之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，其特征在于，在获取大坝设施的至少两种不同类型的初始数据之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，其特征在于，对所述初始数据进行特征提取，得到所述初始数据对应的初始特征向量，包括：
6.根据权利要求1所述的基于多模态认知的大坝设施故障诊断方法，其特征在于，将所述初始特征向量进行整合，...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙正均，张惠潼，房爱印，尹曦萌，牛月华，王泽宇，
申请(专利权)人：山东浪潮智水数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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