摘要
本发明属于发电企业温度测量分析技术领域,具体涉及自动化温度测量与故障分析方法及相关系统,本发明通过对温度数据的预处理,有效地过滤掉环境噪声及设备本身的误差影响,从而获得更准确的温度数据。这种数据预处理可以消除温度测量中的随机噪声,提高了测量精度。本发明通过温度趋势的预测和异常数据的提取,可以及早识别温度异常,预测潜在的故障。这种趋势预测与对比的过程,帮助在故障发生前发现问题,实现提前干预,提升了故障诊断的效率。本发明基于预测结果生成的优化策略能够在故障发生前进行相应调整,降低设备停机或维修的概率,从而优化了系统的整体运行效率,减少了维护成本。
技术关键词
故障分析方法
异常数据
算法模型
故障分析系统
整体运行效率
SVM算法
决策树算法
模式
数据获取模块
随机噪声
策略
处理器
计算方法
分析模块
存储器
物体
电子设备
滤波
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标志位
表达式
异常数据
GM模型预测
健康信息管理
地理信息数据
历史运行状态
路径规划算法
节点
实时数据
异常数据检测方法
异常检测方法
坐标系
近邻算法
密度