摘要
本发明涉及故障自检领域,公开了一种照明系统的故障自检方法及装置,用于提高故障检测的准确性和效率,增强系统的预警和预测能力。本发明通过结合多种传感器、集成学习模型、时间序列模型和贝叶斯网络模型,实现了对照明系统全面、准确的故障检测。同时,该方法还具备故障预警和预测能力,能够在故障发生前及时采取措施,避免损失。此外,还提供了详细的故障报告和修复建议,方便用户进行故障排查和修复。同时,通过引入用户反馈和互动机制,不断优化和改进系统的性能。
技术关键词
故障自检方法
时间序列模型
贝叶斯网络模型
集成学习模型
模型预测值
历史故障数据
故障自检装置
数据收集机制
自检设备
路径搜索算法
无故障
模式
学习器
能耗
监控照明系统
推理算法
数值
资源
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因果关系模型
贝叶斯网络模型
非线性规划算法
数据
健康检测数据
健康状态预测
周期性特征
波动特征
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神经网络模型
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