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摘要:本发明公开了一种电工仪器精度监测方法,涉及电工仪器精度监测技术领域,包括以下步骤:通过红外探测器捕捉物体表面发出的红外辐射,将捕捉的辐射转换为电信号,并将电信号转换为代表物体表面温度的数字数据;对从物体表面获取的实时温度信息进行处理,提取反映温度差异的关键特征,将提取的关键特征输入到预训练的深度学习模型中进行预测分析,评估物体表面的温度差异。本发明通过深度学习模型实时分析温度差异,划分温度变化跨度,精准识别设备异常,提升故障检测的精度,其次,系统根据温度差异动态调整色标范围,灵活拓宽或缩窄,确保高温信息不被压缩,细微温度变化不被忽视,从而准确反映设备运行状态,避免温度波动被掩盖。
主权项:1.一种电工仪器精度监测方法,其特征在于,包括以下步骤:通过红外探测器捕捉物体表面发出的红外辐射,将捕捉的辐射转换为电信号,并将电信号转换为代表物体表面温度的数字数据;对从物体表面获取的实时温度信息进行处理,提取反映温度差异的关键特征,将提取的关键特征输入到预训练的深度学习模型中进行预测分析,评估物体表面的温度差异;基于深度学习模型的预测结果,对物体表面的温度差异进行实时分析,将物体表面的温度差异划分为高跨度变化、正常跨度变化以及低跨度变化;设置初始色标范围对正常跨度变化的温度差异进行色标映射;针对高跨度变化和低跨度变化的温度差异,通过初始色标范围对高跨度变化和低跨度变化下的实际色标范围进行拓宽和变窄,对电气设备的不同温度差异进行精确监测。
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