【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能监测，更具体地，涉及一种多源传感器故障检测方法、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、传感技术和检测技术的不断进步，使得用于监测船舶动力系统的智能监测系统得到快速发展，准确的传感器数据可以提供有关船舶动力系统运行的信息，以帮助预测船舶的运行状态，并帮助计算子系统的控制参数。
2、然而，由于传感器的老化、缺陷或环境因素，传感器容易出现数据丢失、随机噪声、漂移等故障。虽然传统的传感器故障检测方法可以检测和隔离故障并重建损坏或丢失的传感器数据，但它们需要大量的人为干预，并且无法做到实时对船舶动力系统中庞大数量的多源传感器进行准确的故障检测、定位以及矫正。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供了一种多源传感器故障检测方法、计算机设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，能够实时对传感器进行故障检测、故障分类和故障数据重构，提高传感器故障检测的准确性。
2、为实现上述目的，按照本专利技术的第一个方面，提供了一种多源传感器故...
【技术保护点】
1.一种多源传感器故障检测方法，应用于船舶动力系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多种类型的传感器采集的传感器数据，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多种类型的传感器采集的传感器数据，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对所述传感器数据进行故障识别，确定传感器故障的类型，包括通过卷积神经网络，检测是否有传感器数据异常，在检测到传感器数据异常的情况下，对传感器故障进行分类，确定传感器故障的类型。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种多源传感器故障检测方法，应用于船舶动力系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多种类型的传感器采集的传感器数据，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多种类型的传感器采集的传感器数据，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对所述传感器数据进行故障识别，确定传感器故障的类型，包括通过卷积神经网络，检测是否有传感器数据异常，在检测到传感器数据异常的情况下，对传感器故障进行分类，确定传感器故障的类型。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述传感器故障的类型包括数据缺失故障、随机噪声和漂移故障，所述在检测到传感器数据异常的情况下，对传感器故障进行分类，确定传感器故障的类型，包括：
6.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：周天成，周宏宽，柴文婷，陶模，柯志武，郑伟，郭晓杰，王晨阳，柯汉兵，李献领，刘子平，王瑞奇，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一九研究所，
类型：发明
国别省市：
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