基于多源信息融合的智能诊断系统研究

刘洪明; 宁萍; 王立涛; 王道银

doi:10.13599/j.cnki.11-5130.2025.10.038

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基于多源信息融合的智能诊断系统研究

故障分析与处理 | 更新时间：2025-12-16

- 基于多源信息融合的智能诊断系统研究
- 基于多源信息融合的智能诊断系统研究
- 水电站机电技术 2025年48卷第10期页码：158-160
- 作者机构：
  
  德州市李家岸灌区运行维护中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2025.10.038
  中图分类号： V74
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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刘洪明, 宁萍, 王立涛, 等. 基于多源信息融合的智能诊断系统研究[J]. 水电站机电技术, 2025,48(10):158-160.

刘洪明, 宁萍, 王立涛, et al. 基于多源信息融合的智能诊断系统研究[J]. 2025, 48(10): 158-160.
刘洪明, 宁萍, 王立涛, 等. 基于多源信息融合的智能诊断系统研究[J]. 水电站机电技术, 2025,48(10):158-160. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2025.10.038.

刘洪明, 宁萍, 王立涛, et al. 基于多源信息融合的智能诊断系统研究[J]. 2025, 48(10): 158-160. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2025.10.038.

摘要

针对水电站、泵站现地控制单元(Local Control Unit

LCU)运行状态监测与故障诊断需求，本研究提出基于多源信息融合的智能诊断系统。通过整合机组振动、温度、电气参数及环境变量等多维度数据，建立动态阈值自适应调整机制，开发具有分层决策结构的诊断模型。系统采用跨模态特征融合技术，结合设备物理特性与运行工况的耦合关系，实现对机械磨损、电气异常等多类故障的协同辨识。在某中型水电站的工程验证中，该系统显著提升故障识别准确率与诊断时效性，有效降低传统监测方法的误报率，成功识别出包括隐性渐变型缺陷在内的复合故障模式。研究成果通过多维度状态空间建模与智能推理算法创新，为水电站核心控制设备的智能化升级提供了可靠的理论框架与技术实现路径。

Abstract

关键词

Keywords

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