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基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法
摘要文本
本发明涉及一种基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，涉及大数据技术领域，通过在电机上安装温度传感器，对自动化设备进行温度数据采集，将采集到的数据进行归一化处理，并存储到数据库中，通过深度学习神经网络，建立温度预测模型，利用历史温度数据进行训练，将训练好的模型应用于实时数据中，进行异常检测, 通过对自动化设备电机温度的历史数据进行分析，设定温度阈值，利用建立的温度预测模型，输入实时温度数据，并获取未来一段时间内的温度预测值，将预测值与预警阈值进行比较，当预测值超过设定的温度阈值，提前进行预警，利用物联网技术将温度传感器与声光报警系统进行联动，实现对高温点的及时预警和联动处置。。 （来自 专利查询网）
申请人信息
- 申请人:国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
- 申请人地址:212001 江苏省镇江市电力路182号
- 发明人: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311471364.3 |
| 申请日 | 2023/11/7 |
| 公告号 | CN117542169A |
| 公开日 | 2024/2/9 |
| IPC主分类号 | G08B21/18 |
| 权利人 | 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 |
| 发明人 | 高翔; 王东; 马天睿; 赵笛; 丁瑾; 张佳; 赵琛胤; 李秀明; 刘瑾; 苏马 |
| 地址 | 江苏省镇江市润州区电力路182号 |
专利主权项内容
1.基于大数据分析的自动化设备温度异常预警方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤101、通过在电机上安装温度传感器进行数据采集，并将这些数据存储到云平台中；步骤102、根据历史温度数据，将建立的温度预测模型进行训练；步骤103、通过对自动化设备电机温度的历史数据进行分析，设定温度阈值；步骤104、利用历史数据进行温度趋势分析和预测，根据设备温度变化的规律和趋势，提前进行预警；步骤105、利用物联网技术将温度传感器与声光报警系统进行联动，实现对高温点的及时预警和联动处置。