摘要
本发明涉及故障识别技术领域,尤其涉及基于智能模型的故障识别方法,包括通过利用多模态高精度感知元件采集设备及其环境的综合状态信息,并制定融合策略形成多维张量数据,为后续分析提供基础;通过构建语义空间,运用生成对抗网络技术挖掘故障胚胎模式,并进行溯源分析;基于故障胚胎模式及溯源结果,构建反映设备运行架构动态变化的隐秩序模型;通过运用关联规则识别算法寻找故障胚胎与特征间的隐藏关联,构建推理预测引擎进行故障预测,提高故障预测的准确性和及时性;结合推理预测结果,建立自适应防御机制,对设备运行架构的故障状态进行识别和处理,保障设备运行的安全性和稳定性。
技术关键词
故障识别方法
融合特征
智能模型
胚胎
Apriori算法
语义
关键监测参数
挖掘频繁项集
模式
置信度阈值
生成对抗网络
地理信息系统
贝叶斯推理方法
捕捉设备
事务型数据库
设备运行系统
设备组件
光学传感器
故障识别技术
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随机森林模型
训练深度学习模型
标签
切块
卫星遥感数据
服务器操作系统
内存访问指令
内核
程序
信息显示设备
传感器监测系统
软岩隧道
变形光纤
监测点
隧道模型
振动加速度信号
故障识别方法
振动加速度传感器
滤波器系数
轴承故障特征频率