基于多类时序数据分析的工业设备故障诊断系统

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基于多类时序数据分析的工业设备故障诊断系统
申请号:CN202510329544
申请日期:2025-03-20
公开号:CN119828674B
公开日期:2025-06-27
类型:发明专利
摘要
本发明涉及工业设备监控与管理技术领域,具体涉及一种基于多类时序数据分析的工业设备故障诊断系统,包括:数据获取单元,用于获取多类工业设备的运行数据,运行数据包括多种待训练运行时序数据和多种待诊断运行时序数据;模型训练单元,用于分析多种待训练运行时序数据对应的多个数据种类并将各数据种类对应的待训练运行时序数据传输至预先构建的初始故障诊断模型进行训练,得到各数据种类对应的目标故障诊断模型;故障诊断单元,用于分析多种待诊断运行时序数据对应的多个数据种类并根据数据种类将待诊断运行时序数据传输至对应的所述目标故障诊断模型。本申请对工业设备监控与管理时,通过多类时序数据分析,提高了故障诊断的效率和精确度。
技术关键词
工业设备故障诊断 故障诊断模型 时序 长短期记忆网络 周期性 工业设备监控 数据获取单元 极值 指数 数据分类 噪声 尺寸 聚类