摘要
本申请提供了一种设备故障的预测方法、装置、存储介质及电子设备,获取对设备的异常状况进行问题描述的文本特征向量;从预设的问答特征向量数据库中对文本特征向量进行匹配,以确定问题描述是否为与设备故障相关的问题描述;若确定为故障相关的问题描述,分别获取问答知识库的系统故障预测结果及系统解决方案、联网故障预测结果及联网解决方案、图谱预测故障结果及图谱解决方案;利用混合专家模型,获取问答知识库的系统故障预测结果及系统解决方案、联网故障预测结果及联网解决方案、图谱预测故障结果及图谱解决方案,获得故障最优预测结果及对应的最优解决方案。从而高效准确确定故障预测结果和故障解决方案,以改善了设备的运维效率。
技术关键词
文本特征向量
系统故障预测
问答知识库
个性化知识图谱
模拟设备
数字孪生
剩余寿命预测
异常状况
计算机可执行指令
计算机存储介质
神经网络模型
实体
数据分析模型
故障知识库
图形数据库
检索算法
大语言模型
系统为您推荐了相关专利信息
卷积神经网络技术
长短期记忆网络
智能设备
控制策略
机器学习模型技术
海上风电机组
故障预测方法
塔架结构
故障预测模型
故障检测模型
意图识别方法
意图识别模型
多模态
融合特征
焦点损失函数
电力运行设备
电力系统参数
5G通信基站
电力运行分析
温度传感器
社区发现方法
文本特征向量
注意力机制
卷积神经网络模型
词语