摘要
基于故障预测的电气屏柜端子排螺丝运维方法及系统,包括:获取屏柜端子排的维修记录数据,构建螺丝数据模型;采集每日螺丝松动角度,预测螺丝预测松动时间和螺丝预测松动角度;识别预测松动时间对应的螺丝图像的螺丝实际松动角度,检验预测结果并更新屏柜端子排螺丝数据库;基于螺丝的剩余可复紧次数和螺丝预测松动角度,划分为运维状态级别;获取屏柜的松动螺丝数量和屏柜型号,结合运维状态级别,建立电气屏柜的维护决策模型;随机生成多个检修方案,对维护成本的函数空间进行高维搜索和局部调优,求解维护决策模型,得到最优检修方案。本发明通过引入屏柜的运维状态级别确定最优检修方案,不仅能提高运维效率,还能降低螺丝的维护成本。
技术关键词
电气屏柜
端子排
运维方法
松动螺丝
深度学习模型
预测残差
决策
指数
Sigmoid函数
生成训练样本
运维系统
图像
元素
序列
非线性
系统为您推荐了相关专利信息
监测预警方法
深度学习模型
合成孔径雷达图像
合成孔径雷达数据
GNSS数据
图像分割提取方法
指数衰减函数
像素点
时间序列图像
曲线
超声图像处理方法
多区域特征融合
金字塔
深度学习模型
注意力机制