基于Transformer和多模态数据融合的水轮机组故障诊断技术研究.docxVIP

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2025-04-14 发布于广东
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基于Transformer和多模态数据融合的水轮机组故障诊断技术研究.docx

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基于Transformer和多模态数据融合的水轮机组故障诊断技术研究

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

基础理论与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1Transformer模型原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2多模态数据融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3故障诊断基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

模型设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1模型结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1.1数据预处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1.2Transformer核心模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1.3多模态数据融合模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3模型优化与调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

实验与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2.1数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.2模型训练参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2.3评价指标选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.3.1模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.3.2故障诊断结果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.1案例背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.2故障诊断过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.2研究局限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.内容概述

本论文旨在通过结合Transformer模型与多模态数据融合方法，探索一种全新的水轮机组故障诊断技术。在分析现有文献的基础上，我们首先对传统故障诊断方法进行了全面回顾，并识别了其不足之处。接着我们详细阐述了Transformer模型及其在复杂序列建模中的应用优势，以及它如何适应水轮机运行状态监测的需求。

随后，本文介绍了多种多模态数据源（如内容像、视频和声音）在水轮机故障诊断中的潜在价值。我们探讨了不同类型的传感