摘要
本发明公开一种面向中波发射台设备环境监测的机器人智能巡检方法。通过搭建系统采集设备与环境数据、收集历史记录并划分设备等级存储;分析历史数据构建和更新动态巡检策略库,用ARIMA算法和K‑Means算法构建设备状态预测模型,依状态预测调整策略;最后输入实时数据判断设备状态,生成维护建议反馈优化巡检计划。包括:1)搭建数据采集系统,收集设备运行、环境数据及历史巡检记录;2)按设备重要性划分等级并存储相关信息;3)采用ARIMA算法和K‑Means聚类算法构建设备状态预测模型;4)输入实时数据,借助设备状态预测模型判断设备运行风险;5)依据设备重要等级、模型预测结果等参数,调整机器人巡检策略。
技术关键词
中波发射台
智能巡检方法
时间序列预测模型
巡检策略
设备状态预测
设备运行数据
巡检方式
设备运行参数
设备状态信息
数据采集系统
平均故障间隔时间
巡检计划
均方误差指标
聚类算法
交叉验证方法
环境监测设备
机器人巡检
实时数据
系统为您推荐了相关专利信息
智能巡检方法
构建时间序列模型
数据
卷积神经网络模型
高维特征向量
时间序列预测方法
时间序列预测模型
时间序列预测技术
数据
融合特征
监测预警方法
预警模型
监测设备
地质灾害监测预警技术
因子
生态健康诊断
水库水
群落结构
数据融合算法
水质
能量管理方法
PVT组件
热电模块
时间序列预测模型
多元线性回归模型