[发明专利]一种基于机器学习的故障预测方法在审
申请号: | 201711362861.4 | 申请日: | 2017-12-18 |
公开(公告)号: | CN108304941A | 公开(公告)日: | 2018-07-20 |
发明(设计)人: | 乔立中 | 申请(专利权)人: | 中国软件与技术服务股份有限公司 |
主分类号: | G06Q10/00 | 分类号: | G06Q10/00;G06Q10/04;G06Q10/06;G06N99/00 |
代理公司: | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人: | 司立彬 |
地址: | 100081 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于机器学习的故障预测方法。本方法为:1)采集待预测对象的设定运行指标数据,得到每一设定运行指标的时间序列数据;采集该待预测对象的历史故障数据;2)对步骤1)采集的数据分别进行特征提取,将提取的特征输入到机器学习系统中进行训练,得到一基础故障预测模型;3)收集该待预测对象运行时的设定运行指标的实时数据,对其进行特征提取并输入该基础故障预测模型,预测该待预测对象当前是否存在故障。本发明提高了设备安全运行效率,缩短维修时间,降低维修费用,延长设备使用寿命,减少或避免由于某些设备发生故障而产生的影响。 | ||
搜索关键词: | 运行指标 预测 故障预测 基础故障 基于机器 特征提取 预测模型 采集 机器学习系统 设备安全运行 设备发生故障 设备使用寿命 时间序列数据 历史故障 实时数据 特征输入 维修费用 运行时 学习 维修 | ||
【主权项】:
1.一种基于机器学习的故障预测方法,其步骤包括:1)采集待预测对象的设定运行指标数据,得到每一设定运行指标的时间序列数据;采集该待预测对象的历史故障数据;2)对步骤1)采集的数据分别进行特征提取,将提取的特征输入到机器学习系统中进行训练,得到一基础故障预测模型;3)收集该待预测对象运行时的设定运行指标的实时数据,对其进行特征提取并输入该基础故障预测模型,预测该待预测对象当前是否存在故障。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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