设备故障诊断模型更新方法、装置、电子设备和存储介质

AITNT
正文
推荐专利
设备故障诊断模型更新方法、装置、电子设备和存储介质
申请号:CN202510148410
申请日期:2025-02-11
公开号:CN120067841A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种设备故障诊断模型更新方法、装置、电子设备和存储介质,包括:在设备运行过程中,以预设周期采集设备的预设部件的振动数据并输入至初始模型,若初始模型无法预测振动数据的故障类型,则将振动数据作为目标数据;对目标数据设置故障标签;在初始模型达到预设的更新条件时,以初始模型的预测性能为约束、采用目标数据和对应的故障标签对初始模型进行更新。在设备运行过程中搜集无法识别故障类型的目标数据并通过打标得到训练数据,在初始模型达到更新条件,直接采用新的训练数据对初始模型进行更新,节约了大量的计算成本和时间成本;在更新初始模型时,以初始模型的预测性能为约束,可以避免灾难性遗忘的缺陷。
技术关键词
设备故障诊断 模型更新方法 采集设备 标签 副本 异常数据 模型更新装置 电子设备 序列 可读存储介质 识别故障 计算机 模块 矩阵 周期 机电设备 处理器通信
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种新型通信感知一体化RFID系统及方法
RFID标签 RFID系统 RFID阅读器 开锁密码 生成直流偏置
2
一种QUIC协议数据的还原和处理方法、设备、介质及产品
QUIC协议 协议特征 特征提取模型 传输特征 数据
3
基于相对时间分析的多任务事件关系抽取方法及系统
事件关系抽取方法 预训练语言模型 多任务 事件触发词 联合损失函数
4
基于大型多模态模型的密码子序列设计方法和装置
蛋白质三维结构 序列设计方法 序列生成器 深度生成模型 多模态信息
5
一种基于占优RGB通道特征的摩尔纹检测方法
纹检测方法 通道 待测图片 特征提取方式 卷积神经网络参数
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号