摘要
本发明涉及设备管理技术领域,公开了一种设备可靠性评估方法、系统、设备及介质,采用深度自编码器和自注意力机制编码器分别对得到的能够反映待检测设备状态的目标实时时间序列数据集进行特征提取,对应得到潜在关键特征和时序特征;采用解码器对基于潜在关键特征和时序特征融合得到的第一融合特征进行重构,得到重构样本,并计算重构样本的重构误差,将重构误差和第一融合特征进行融合,得到的第二融合特征,将第二融合特征输入高斯混合模型中,并将得到的实时负对数似然值与预设阈值比较,得到偏差值,根据偏差值,采用预设的可靠性评估算法进行评估,得到待检测设备的可靠性评估结果。本申请的方法,有效提高设备可靠性评估的准确性。
技术关键词
高斯混合模型
融合特征
重构误差
注意力机制
编码器
时序特征
序列
检测设备状态
设备可靠性评估
评估算法
数据
解码器
特征提取单元
样本
偏差
设备管理技术
计算机设备
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识别算法
货物储存区域
无人机设备
融合特征
检测头结构
分布式语义
协同优化方法
局部注意力机制
大语言模型
信道
元素
三维模型
图像拼接
三维建模方法
配电室设备
遥感图像压缩方法
熵编码算法
高斯混合模型
网络
残差模块