摘要
本申请公开了一种基于故障诊断的数据处理方法、设备及介质,方法包括:对工厂设备的运行数据进行采集,对运行数据进行特征重构,以得到样本数据,并将样本数据存储在预先设置的数据库中;获取数据库中的样本数据,以将样本数据作为测试样本,并通过预先设置的解析模型对测试样本进行数据分析,以得到诊断信息,根据诊断信息确定工厂设备的故障等级,将故障等级与预先设置的等级阈值进行比较;若故障等级小于等级阈值,则根据故障等级对应的诊断信息对解析模型进行更新;若故障等级大于或等于等级阈值,则根据诊断信息确定工厂设备对应的维修方案,以根据维修方案对工厂设备进行维修。本申请对数据进行智能分析,提供精准的预测和决策支持。
技术关键词
工厂设备
样本
维修设备
神经网络模型
数据变化趋势
数据处理方法
数据存储
非易失性计算机存储介质
计算机可执行指令
数据处理设备
特征空间重构
警报
序列
计划
校正
训练集
聚类
处理器通信
系统为您推荐了相关专利信息
递归网络模型
双向注意力
攻击预测方法
GRU模型
工业物联网设备
三维人脸模型
三维扫描数据
面部关键部位
坐标
面部特征点
训练样本数据
特征提取模型
文本特征提取方法
标签
强化学习算法