【研究生课题】 基于多模态深度学习的火电机组智能故障诊断与预测性维护系统 初稿及完整源码

第一部分   原理详解

摘要

本文提出了一种基于多模态深度学习的火电机组智能故障诊断与预测性维护系统。该系统旨在融合来自火电机组的多种异构数据源，如振动信号、温度压力等时序数据、红外热成像图以及设备运行声音，通过构建先进的深度学习模型，实现对机组早期故障的精准识别和对未来故障的有效预测。本文详细阐述了系统的整体架构、关键数据处理技术、核心深度学习算法（包括用于处理时序数据的长短期记忆网络LSTM和用于处理图像与声音频谱图的卷积神经网络CNN）的数学原理，并深入探讨了多模态数据融合策略。本研究旨在为实现火电机组的智能化、自动化运维提供一种高效、可靠的解决方案。

1. 系统总体架构

本系统设计的核心思想是“分而治之，融而合一”。针对不同类型的数据，采用最适合其特性的深度学习模型进行特征提取，然后将提取到的高维特征进行有效融合，最终由一个统一的决策网络完成故障分类或预测任务。

系统架构主要包括以下几个模块：

1. 多模态数据采集层: 负责从火电机组的关键部件（如汽轮机、发电机、锅炉等）采集多种信号。

   • 时序数据: 振动、温度、压力、转速等，通过传感器采集，频率为秒级或毫秒级。

   • 图像数据: 红外热成像图，用于检测异常热点。

   • 声音数据: 设备运行时的声音，用于捕捉异常噪声（如轴承异响、泄漏声）。