[发明专利]一种基于机器学习的故障预测方法在审

专利信息
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: 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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