基于NLP的风机叶片故障分类方法、系统
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于NLP的风机叶片故障分类方法，通过连接端口在风机故障数据库中获取风机的故障信息，再将风机故障管理模块的分类功能与NLP学习的功能一一对应以形成NLP分类脚本，而后通过NLP分类脚本生成风机故障知识图谱，并对新增的风机故障信息进行图谱归属划分以完成风机叶片的故障分类，如此，以NLP分类脚本自动对新获取的风机故障数据进行分类管理的方式取代人工上传故障数据的方式，不仅提高风机故障数据的管理效率，且提高风机故障数据的管理精度，能够清晰地将同一类别、同一层级区分的故障数据进行分类处理，并且能够形成完整的风机故障知识图谱。
基本信息
专利标题 ：
基于NLP的风机叶片故障分类方法、系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114357265A
申请号 ：
CN202111522587.9
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-12-13
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
苏龙吴炎生马全瑞张发佳王虎健
申请人 ：
中电投新疆能源化工集团陇西新能源有限责任公司
申请人地址 ：
甘肃省定西市陇西县巩昌镇龙熙臻品19号楼2单元61号
代理机构 ：
北京华专卓海知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
徐冰冰
优先权 ：
CN202111522587.9
主分类号 ：
G06F16/906
IPC分类号 ：
G06F16/906 G06Q10/00 G06Q50/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/906
••聚类或分类
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/906
申请日 : 20211213
申请日 : 20211213
2022-04-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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