摘要
本公开公开了设备故障的诊断方法及装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,通过本申请,通过获取分布式控制系统的工艺参数数据及感知设备的状态监测数据,利用预训练联合推理模型对多维度数据进行综合分析以生成设备故障概率预测结果,能够有效识别复合故障模式并适应动态工况变化,同时结合图神经网络对故障传播路径进行溯源分析,提升了特征提取与建模的有效性,因此,可以解决现有设备故障诊断系统中阈值模型难以识别复合故障、物理模型无法适应动态工况、关联分析模型故障溯源能力受限的技术问题,达到提升设备故障诊断的准确性与适应性,增强故障溯源能力,推动预测性维护向更高层次智能化发展的技术效果。
技术关键词
状态监测数据
故障传播路径
分布式控制系统
设备故障概率
生成设备
机器学习模型
设备故障诊断系统
参数
诊断方法
在线学习机制
空间拓扑结构
统计特征提取
三维坐标信息
数据格式
电子设备
处理器
人工智能技术
系统为您推荐了相关专利信息
双层协调优化方法
生成设备
分区
提前触发机制
频率
物联网设备
管理方法
指标方法
生成设备
时间序列预测模型
物联网设备
网络流量数据
审计方法
组网
生成安全策略
电子标签
在线检测系统
光照补偿算法
去噪算法
异常信号