【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电机设备监控，特别是一种基于大数据的电机设备智能监管方法及系统。
技术介绍
1、传统数据的监管方法在数据处理和分析层面存在不足。一方面，采集的数据类型单一，未能充分整合电机运行的物理参数、环境参数、历史数据等多维度信息；另一方面，传统的数据处理算法和模型难以深入挖掘数据背后的潜在规律和特征，无法有效应对电机运行过程中复杂的非线性关系和时空变化特性，导致故障预警准确率低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于大数据的电机设备智能监管方法及系统。
2、实现上述目的本专利技术的技术方案为，进一步，在上述一种基于大数据的电机设备智能监管方法中，该电机设备智能监管方法包括以下步骤：
3、采集电机设备的多维度数据，对所述多维度数据进行清洗和归一化处理，得到初始多维度数据；
4、利用预训练的bert语言模型和stgn时空卷积网络提取所述初始多维度数据中的语义特征和时空特征，将物理参数、语义特征和时空特征通过注意力机制加权融...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的电机设备智能监管方法，其特征在于，所述电机设备智能监管方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的电机设备智能监管方法，其特征在于，所述采集电机设备的多维度数据，对所述多维度数据进行清洗和归一化处理，得到初始多维度数据，包括：
3.如权利要求1所述的一种基于大数据的电机设备智能监管方法，其特征在于，所述利用预训练的BERT语言模型和STGN时空卷积网络提取所述初始多维度数据中的语义特征和时空特征，包括：
4.如权利要求3所述的一种基于大数据的电机设备智能监管方法，其特征在于，所述利用预训练的BERT...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电机设备智能监管方法，其特征在于，所述电机设备智能监管方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的电机设备智能监管方法，其特征在于，所述采集电机设备的多维度数据，对所述多维度数据进行清洗和归一化处理，得到初始多维度数据，包括：
3.如权利要求1所述的一种基于大数据的电机设备智能监管方法，其特征在于，所述利用预训练的bert语言模型和stgn时空卷积网络提取所述初始多维度数据中的语义特征和时空特征，包括：
4.如权利要求3所述的一种基于大数据的电机设备智能监管方法，其特征在于，所述利用预训练的bert语言模型和stgn时空卷积网络提取所述初始多维度数据中的语义特征和时空特征，还包括：
5.如权利要求1所述的一种基于大数据的电机设备智能监管方法，其特征在于，所述基于所述多维度信息特征表示构建动态图网络，利用g...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑伟，徐久辉，
申请(专利权)人：摩利科技河南有限公司，
类型：发明
国别省市：
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