摘要
本发明提供一种结合多源物联数据的设备隐性故障推理方法及系统,首先获取包含智能家居设备核心部件运行参数、周边环境感知及部件间交互行为数据的多源物联数据集合;接着对数据集合进行时序演化印记提取,生成多维度数据演化印记集合;然后基于设备物理运行逻辑构建故障溯源推演树初始结构;再将多维度数据演化印记集合与推演树初始结构节点动态匹配,调整分支生长方向与节点权重,生成自适应故障溯源推演树;最后基于该推演树挖掘印记与节点的隐性关联逻辑,生成设备隐性故障溯源结论。本发明能全面准确推理智能家居设备隐性故障,提升系统运行稳定性。
技术关键词
故障推理方法
节点
分支
核心
环境感知数据
数据记录部件
异常状态
关系
参数
智能家居设备
生成设备
序列
设备物理位置
控制调节系统
线性拟合方法
逻辑
数据传输系统
指标
系统为您推荐了相关专利信息
级联控制系统
长短期记忆网络
显示模组
协调控制器
执行控制器
模型训练方法
训练图像数据
深度值
分支
执行图像处理
人脸识别方法
人脸特征向量
四肢
人脸识别设备
人体骨架
点云语义分割方法
交互式学习
三维点云数据
距离图像
动态
微电网能量管理
协同优化调度方法
调度优化模型
建筑群
集群