摘要
本发明涉及数据处理技术领域,更具体涉及一种基于物联网的数据处理设备故障预测方法及系统,方法包括:周期性的获取第一检测单元和第二检测单元的运行数据,并进行清洗和预处理,分别对第一正常数据和第一故障数据进行注释,并将注释后的数据训练故障预测模型;创建多个样本数据训练第一预测模型和第二预测模型;分别获取第二检测单元的预测值和第一检测单元的预测值,将第一检测单元的预测值与第一检测单元的实测值进行比较,在第一差值和第二差值分别小于其对应的预设阈值时,判定第一检测单元和第二检测单元的实测值都是准确的,并注释为正常数据,输入故障预测模型,获取预测结果。本发明能提高故障预测的准确性。
技术关键词
故障预测模型
数据处理设备
样本
故障预测方法
异常数据
故障预测系统
周期性
数据获取单元
数据处理技术
传感器
误差
轴对称
参数
模块
系统为您推荐了相关专利信息
适配器
跨模态
训练样本图像
跟踪方法
多头注意力机制
蛋白免疫印迹
综合征药物
生物标志物
荧光原位杂交技术
基因表达抑制剂
信息挖掘方法
机器学习模型
网格
生成对抗网络模型
数据
LLC谐振变换器
故障诊断方法
故障特征
时序电压数据
网络