CN118260562B 工業互聯網數據實時預測系統及方法 （北京阿爾法風控科技有限公司）_第1頁
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文檔簡介

開發區天華北街11號院1號樓13層本發明公開了工業互聯網數據實時預測系預測系統包括信息收集模塊、運行狀態評測模運行狀態評估值Ose來獲取初始的檢修頻次Jp，在工業設備存在波動的前提下繼續判斷是否人據初始的檢修頻次Jp和預設時間周期S內提取運行狀態評估值Ose超過標準閾值組的最大差值來獲取檢修調整頻次Jtp，實現了對不同狀態下工業設備能夠在發生故障前即可通過檢修排除故2若是未來的運行狀態評估值Ose處于標準閾值組的范圍內，則根據當前運行狀態評估根據當前運行狀態評估值Ose來制定檢修策略的S202、根據T時間內不同時刻下運行狀態評估值的平均值以及運行狀態評估值Jtp＝int(c1*Jp+ln(c2*Cs3α>β>0。S103、將驗證集輸入到訓練好的模型中進行驗證7.工業互聯網數據實時預測方法，使用權利要求1至預測模型將預測的運行狀態評估值Ose以曲線圖的形式4根據當前運行狀態評估值Ose來制定檢修策略的S202、根據T時間內不同時刻下運行狀態評估值的平均值以及運行狀態評估值Jtp＝int(c1*Jp+ln(c2*Cs5測時需要綜合考慮到對應工業設備所產生的參數，通過互聯網將各個參數匯總至預測系對于工業設備的檢修調控還是無法做到精確調節，后續若是應對工業設備檢修不夠及時，依據當前運行狀態評估值Ose來獲取初始的檢修頻次Jp，在工業設備存在波動的前提下繼時間周期S內提取運行狀態評估值Ose超過標準閾值組的最大差值來獲取檢修調整頻次6時間H內觀察工業設備的運行情況，若不是，則在初始檢修策略的基礎上繼續調整檢修頻>0。[0026]進一步的，將對應工業設備未來的運行狀態評估值Ose與預設的標準閾值組進行7設備的使用時長和運行狀態波動系數的預設比例系數，且b2＞b1＞0，C為常數修正系數，[0034]進一步的，在確定是人為調控的條件下，在預定時間H內觀察工業設備的運行情故障預測模型將預測的運行狀態評估值Ose以曲線圖的形式進8始的檢修頻次Jp和預設時間周期S內提取運行狀態評估值Ose超過標準閾值組的最大差值9[0069]系統計算處理得到各個時刻下對應的運行狀態評估值Ose，繼而得到各個運行狀用交叉驗證的方法，將訓練集輸入到RNN模型中進行訓練，調整模型參數以最小化損失函來時刻的工業設備對應運行狀態評估值Ose的預測，并將預測的運行狀態評估值Ose以圖<oml2，未來的運行狀態評估值Ose處于標準閾值組的范圍內表示oml1≤Ose曲線圖中分別為兩條平行橫向分布的基準線，各個時刻下的運行狀態評估值Ose則形成對時間H內觀察工業設備的運行情況，若不是，則在初始檢修策略的基礎上繼續調整檢修頻的檢修頻次Jp和預設時間周期S內提取運行狀態評估值Ose超過標準閾值組的最大差值來故障預測模型將預測的運行狀態評估值

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