基于大数据驱动的恒电位仪故障诊断模型

摘要

针对目前恒电位仪故障诊断存在的技术难点,融合技术人员在长期阴极保护研究中积累的经验,借助大数据处理和神经网络技术,利用阴保系统信息监测点数据的时序特点,提出利用图卷积神经网络和Transformer模型相结合的故障智能诊断模型,并以恒电位仪无输出的故障为案例,讨论该模型的适应情况.研究结果显示,该模型的诊断精度达97%以上,满足恒电位仪故障诊断要求.