公开(公告)号：CN116933145B

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311199083.7

申请日：2023-09-18

Applicant: 北京交通大学 ,  赣州市智能产业创新研究院

Inventor： 高勃 ,  朱明皓 ,  王奇锋 ,  杨鹏飞 ,  李学汉 ,  荆涛 ,  仵浩 ,  王光宇 ,  霍炎 ,  高青鹤

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/00 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25

Abstract: 本申请提供一种工业设备中的部件的故障确定方法及相关设备，所述方法包括获取部件的图像数据和时序数据；将图像数据和时序数据输入至预先构建的故障检测模型，通过故障检测模型对图像数据进行特征提取，得到第一特征，以及通过故障检测模型对时序数据进行特征提取，得到第二特征；将第一特征和第二特征进行特征融合，得到特征融合向量；对特征融合向量进行分类，并经由故障检测模型输出特征融合向量对应的缺陷类别的概率；基于缺陷类别的概率，确定部件的故障类型，解决了现有技术中确定工业设备中的部件故障的准确性低的技术问题，提高

公开(公告)号：CN116933145A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202311199083.7

申请日：2023-09-18

Applicant: 北京交通大学 ,  赣州市智能产业创新研究院

Inventor： 高勃 ,  朱明皓 ,  王奇锋 ,  杨鹏飞 ,  李学汉 ,  荆涛 ,  仵浩 ,  王光宇 ,  霍炎 ,  高青鹤

IPC: G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/00 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25

Abstract: 本申请提供一种工业设备中的部件的故障确定方法及相关设备，所述方法包括获取部件的图像数据和时序数据；将图像数据和时序数据输入至预先构建的故障检测模型，通过故障检测模型对图像数据进行特征提取，得到第一特征，以及通过故障检测模型对时序数据进行特征提取，得到第二特征；将第一特征和第二特征进行特征融合，得到特征融合向量；对特征融合向量进行分类，并经由故障检测模型输出特征融合向量对应的缺陷类别的概率；基于缺陷类别的概率，确定部件的故障类型，解决了现有技术中确定工业设备中的部件故障的准确性低的技术问题，提高了检测工业设备中的部件故障的准确率。