摘要
本申请涉及运维管理技术领域,具体为基于数据融合的资产运维决策管理平台及管理方法,方法包括:采集资产全生命周期数据,构建标准化资产数据集;利用本体建模和知识抽取技术,构建包含资产属性、拓扑关系和运行状态的动态资产知识图谱;训练深度学习模型实现资产故障诊断,并构建资产运维风险检测算法,对资产多维度数据进行实时分析,识别资产安全风险等级,触发相应的运维策略;利用自然语言生成技术,将诊断出的资产故障和生成的运维策略转化为自然语言,推送给运维管理人员执行。本申请方法融合了多源异构数据,实现了资产全生命周期的智慧运维决策。
技术关键词
资产故障诊断
决策管理方法
故障诊断模型
资产全生命周期
运维策略
自然语言生成技术
决策管理平台
风险
知识抽取技术
知识图谱数据
运维平台
训练深度学习模型
数据采集模块
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储能电池
故障诊断模型
数字孪生模型
故障诊断方法
参数
抽油机电机
电机运行状态
故障诊断方法
网络拓扑技术
故障预测模型
多模态检测系统
故障诊断模型
数据采集层
诊断模块
证据理论算法
轴承故障诊断方法
输入神经网络模型
短时傅里叶变换
故障诊断模型
双流神经网络