摘要
本发明涉及设备技术状态评价技术领域,尤其涉及一种基于数据驱动的设备技术状态评价方法及系统,包括步骤S1,对设备评价信息进行采集;步骤S2,对设备评价信息进行处理;步骤S3,根据历史设备评价信息构建评价模型;步骤S4,根据评价模型得到评价级别和状态参数;步骤S5,每隔一个抽样周期,根据实际状态参数对评价级别进行评估;步骤S6,根据评估结果对评价级别进行失真判断;步骤S7,根据失真判断结果对评价级别进行优化;步骤S8,根据评价周期内的失真次数对评估过程进行调整;步骤S9,根据调整后失真次数对调整有效性进行判断,并根据判断结果对评价模型构建过程进行校正。本发明提高了设备技术状态的评价准确性。
技术关键词
状态评价方法
历史设备
神经网络模型
有效性
状态评价技术
周期
训练集
正确率
信息处理模块
数据采集模块
校正模块
传感器
格式
系统为您推荐了相关专利信息
微观分析方法
模糊隶属函数
实时监测数据
模糊推理系统
地下水
矢量地图数据
航空
SQLite数据库
文件组织方式
投影系统
训练卷积神经网络
深度学习框架
卷积神经网络模型
不良地质前兆特征识别
构建卷积神经网络
起重机运行状态
解码器
编码器
监控器
数据处理模块