[发明专利]基于大数据的设备故障预测与健康管理方法在审
| 申请号： | 201810051675.7 | 申请日： | 2018-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN110058576A | 公开（公告）日： | 2019-07-26 |
| 发明（设计）人： | 王统海;曹广海;陈亚华;吴忠伦;孟令义;夏培才;陈国成 | 申请（专利权）人： | 临沂矿业集团有限责任公司 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 北京贵都专利代理事务所(普通合伙) 11649 | 代理人： | 李新锋 |
| 地址： | 276000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据的设备故障预测与健康管理方法，所述方法包括下列步骤：步骤1，通过人工智能(AI)建设算法平台：基于大数据而不是基于模型，采用数据标记法实现机器自学习；步骤2，选择一矿业企业为基点搭建矿业设备大数据云计算中心模块，采集设备数据，搭建诊断平台；步骤3，建设专家诊断与人工智能自诊断，建设设备故障预测与健康管理平台模块；步骤4，建设生态/平台化增值服务模块，生产商、专家等相互合作，搭建矿业生态圈，平台化服务；本发明改变现有定期保养、维修以及事后故障维修模式，利用大数据和人工智能技术，提前预测，用预测性维护替代现有模式，大样本、大数据，使设备故障预测更精准、可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 大数据 设备故障预测 健康管理 人工智能 平台化 矿业 人工智能技术 增值服务模块 预测性维护 云计算中心 采集设备 故障维修 矿业设备 平台模块 数据标记 专家诊断 大样本 自学习 自诊断 建设 算法 生产商 保养 基点 诊断 替代 维修 预测 生态 服务 合作 | ||
【主权项】：
1.基于大数据的设备故障预测与健康管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，通过人工智能(AI)建设算法平台：基于大数据而不是基于模型(设备故障模型难以健全)，采用数据标记法实现机器自学习；步骤2，选择一矿业企业为基点搭建矿业设备大数据云计算中心模块，采集设备数据，搭建诊断平台；步骤3，建设专家诊断与人工智能自诊断，通过远程诊断中心，专家、机器远程自诊断，下发指令，矿场执行，建设设备故障预测与健康管理平台模块；步骤4，建设生态/平台化增值服务模块，矿场、设备生产商、专家团队、维修团队、备件厂商、相互合作，搭建矿业生态圈，平台化服务。
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