摘要
本发明公开了一种基于老化度分析的设备故障定位预警方法及系统,涉及故障监测技术领域,该方法包括:获取设备历史运行数据,对设备历史运行数据进行预处理,得到标准化数据,并对标准化数据进行特征提取,得到设备运行特征数据;基于数字孪生模型和隐式半马尔可夫模型,结合设备运行特征数据,构建设备老化模型;实时获取设备运行特征数据,利用设备老化模型,监测并更新设备老化状态,并基于设备老化状态进行故障预测;基于故障预测结果,结合获取的设备运行特征数据,提取故障信息,并根据故障信息进行故障定位预警。本发明通过设备老化模型,监测并更新设备老化状态,确保能够提前识别潜在故障并精准定位问题根源,制定有效维修计划。
技术关键词
设备故障定位
设备老化
历史运行数据
马尔可夫模型
预警方法
设备运行状态数据
设备特征
数字孪生模型
频域特征
老化模型
设备故障预测
皮尔逊相关系数
地铁列车设备
特征提取模块
故障监测技术
分析设备
预警系统
预警模块
系统为您推荐了相关专利信息
净负荷预测方法
负荷预测模型
周期结构
模型预测值
分布式发电
综合预警方法
综合预警模型
节点
分布式监测
风险
监控预警方法
设备状态监控
意图
实验室管理系统
智能监控预警
分度卡盘
历史运行数据
多轴驱动
生成驱动信号
参数
电池热失控
深度学习模型
预警方法
长短期记忆网络
电池特征