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基于人工智能的索具预测性诊断方法及装置
摘要文本
本发明提供了一种基于人工智能的索具预测性诊断方法及装置，涉及数据识别技术领域，包括：获取目标索具的传感器数据；传感器数据包括传感器采集的目标索具在运行状态下的多维度信息；将传感器数据输入至预先训练好的故障预测模型中，输出对应的状态分类结果，进而对目标索具的损伤状态进行预测。其中，故障预测模型通过预设的分类器模型构建，且，构建分类器模型的训练样本集采用预设的智能自适应调节网络特征提取算法进行特征提取。基于此，本发明能够从数据中学习和提取关键特征，以及发现数据之间复杂的模式和关联能够对索具的未来状态进行预测，实现早期故障检测和预防性维护，大幅提高了维护效率并降低了维护成本。 来源：马 克 团 队
申请人信息
- 申请人:山东神力索具有限公司
- 申请人地址:272000 山东省济宁市经济开发区嘉诚路9号
- 发明人: 山东神力索具有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于人工智能的索具预测性诊断方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410122466.2 |
| 申请日 | 2024/1/30 |
| 公告号 | CN117648643A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06F18/2415 |
| 权利人 | 山东神力索具有限公司 |
| 发明人 | 杜大平; 张体学; 仇恒臣; 王秀刚; 秦威; 张来星; 卢勋; 孟海亮; 鲁延辉; 刘运斌; 高琰; 王涛 |
| 地址 | 山东省济宁市经济开发区嘉诚路9号 |
专利主权项内容
1.一种基于人工智能的索具预测性诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标索具的传感器数据；所述传感器数据包括传感器采集的所述目标索具在运行状态下的多维度信息；将所述传感器数据输入至预先训练好的故障预测模型中，输出所述传感器数据对应的状态分类结果；根据所述状态分类结果，对所述目标索具的损伤状态进行预测；其中，所述故障预测模型通过预设的分类器模型构建，且，构建所述分类器模型的训练样本集采用预设的智能自适应调节网络特征提取算法进行特征提取；所述训练样本集包括多个样本数据，每个所述样本数据携带有索具在运行状态下的维度信息样本，以及，所述维度信息样本携带的状态标签。