基于智能模型的故障识别方法

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基于智能模型的故障识别方法
申请号:CN202510476593
申请日期:2025-04-16
公开号:CN119988897B
公开日期:2025-07-22
类型:发明专利
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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