摘要
本发明公开了一种基于人工智能的膜部件数据管理系统及方法,涉及膜部件数据管理技术领域,本发明获取膜部件的历史运行数据,对膜部件的历史运行数据进行预处理;基于膜部件各个运行参数的预处理后的时间序列分析数据特征,组建多维特征向量,将多维特征向量分析重构误差,基于重构误差构建健康模型;构建寿命分析数据对,基于寿命分析数据对构建对应的寿命预测模型;获取待预测膜部件有关历史膜部件的寿命预测模型参数,构建待预测膜部件的实时寿命预测模型,根据待预测膜部件的实时剩余寿命和健康指标进行预警分析。实现参数的动态更新,提高实时剩余寿命预测的准确性。
技术关键词
寿命预测模型
历史运行数据
多维特征向量
跨膜压差
数据管理系统
数据管理方法
序列分析数据
健康分析模块
指标
重构误差最小化
参数
剩余寿命预测
在线监测数据
预测误差
速率
数值
全覆盖
系统为您推荐了相关专利信息
故障特征提取方法
特征值
历史运行数据
故障预测模型
资源分配
重配置方法
优化求解方法
调度算法
拍卖机制
调度优化模型
历史运行数据
管道
机器学习算法
历史故障数据
风险