[发明专利]一种基于机器学习的设备巡检方法在审
申请号: | 201811131729.7 | 申请日: | 2018-09-27 |
公开(公告)号: | CN109271407A | 公开(公告)日: | 2019-01-25 |
发明(设计)人: | 霍炜;谭红林;冉虹霞;王宇 | 申请(专利权)人: | 西安银石科技发展有限责任公司 |
主分类号: | G06F16/245 | 分类号: | G06F16/245;G06F16/23;G06F16/215;G06F16/28;G06F16/906;G06K9/62;G06Q10/00;G06Q50/30 |
代理公司: | 陕西增瑞律师事务所 61219 | 代理人: | 孙卫增 |
地址: | 710032 陕西省西安市*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 目标设备 运行状态 设备运行模式 设备巡检 运行模式 基于机器 判断设备 数据库建立 采集设备 工业领域 获取目标 建立设备 巡检装置 运行参数 准确科学 校验 数据库 关联 学习 审查 维护 | ||
1.一种基于机器学习的设备巡检方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标设备不同运行状态下的运行参数,并把所述运行参数存储在目标设备数据库中;
对所述目标设备数据库中的数据进行审查和校验,检查数据的一致性,删除无效数据和重复数据,根据所述目标设备的类型定义不同的数据类型;
根据所述目标设备数据库建立设备运行模式库;
获取所述目标设备当前的运行状态,根据所述设备运行模式库判断目标设备运行是否正常。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述根据所述目标设备数据库建立设备运行模式库,包括:
从所述目标设备数据库中提取特征向量,并对所述特征向量进行分类,建立特征向量数据库;
根据所述目标设备的类型,设定识别阈值,并使用已确定的特征向量数据作为训练数据,利用朴素贝叶斯分类器将所述目标设备的运行状态分为正常状态和非正常状态。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标设备当前的运行状态,根据所述设备运行模式库判断目标设备运行是否正常,包括:
从所述目标设备当前的运行状态中提取目标设备当前的运行参数;
根据所述目标设备当前的运行参数确定所述目标设备当前的运行模式。
4.一种基于机器学习的设备巡检装置,其特征在于,所述装置包括:
运行参数获取模块,用于获取目标设备不同运行状态下的运行参数,并把所述运行参数存储在目标设备数据库中;
数据处理模块,用于对所述目标设备数据库中的数据进行审查和校验,检查数据的一致性,删除无效数据和重复数据,根据所述目标设备的类型定义不同的数据类型;
模式库建立模块,用于根据所述目标设备数据库建立设备运行模式库;
运行状态获取模块,用于获取所述目标设备当前的运行状态,根据所述设备运行模式库判断目标设备运行是否正常。
5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述模式库建立模块,包括:
特征向量数据库建立子模块,用于从所述目标设备数据库中提取特征向量,并对所述特征向量进行分类,建立特征向量数据库;
状态分类子模块,用于根据所述目标设备的类型,设定识别阈值,并使用已确定的特征向量数据作为训练数据,利用朴素贝叶斯分类器将所述目标设备的运行状态分为正常状态和非正常状态。
6.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述运行状态获取模块,包括:
运行参数获取子模块,用于从所述目标设备当前的运行状态中提取目标设备当前的运行参数;
运行模式确定子模块,用于根据所述目标设备当前的运行参数确定所述目标设备当前的运行模式。
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