摘要
本发明提供一种基于工业互联网平台的水电设备状态分析方法,该方法涵盖数据获取和设备状态诊断分析两大流程。数据获取流程包括利用传感器采集设备关键参数,并将数据传输至在线监测系统进行初步处理,随后整合至大数据平台和工业互联网平台的时序数据库。设备状态诊断分析流程则依托工业互联网平台,集中处理来自各水电站的时序数据,通过数据预处理确保质量,进而开展多维度统计分析,依据综合分析结果,本方法能够提出针对性的设备运行优化与维修策略建议,旨在提升水电设备的运行效率与可靠性。此分析方法充分利用了工业互联网平台的数据集成与处理能力,实现了水电设备状态的智能化监控与管理。
技术关键词
工业互联网平台
设备状态诊断
状态分析方法
水电设备
异常事件
传感器采集设备
卷积神经网络深度学习模型
森林模型
矩阵
皮尔逊相关系数
水电站设备
在线监测系统
数据平台
时序
传感器收集设备
构建深度神经网络
设备状态管理
滑动窗口方法
系统为您推荐了相关专利信息
事件识别
异常事件
视频
计算机设备
计算机程序产品
异常事件
深度神经网络
期望最大化算法
事件特征
编码器
工艺优化方法
冲压模具
材料特性参数
混合算法
零件
芯片
函数关系模型
关联关系分析
检测异常事件
信号输出模块