一种基于快速自主学习的电厂设备实时故障预警方法
实质审查的生效
摘要

本发明涉及故障预警技术领域,具体为一种基于快速自主学习的电厂设备实时故障预警方法,采用快速高效的机器学习实现海量数据的分钟级快速训练和秒级快速预测,实现电厂设备实时在线故障预警,其主要步骤包括:快速自主学习模型训练;快速自主学习模型在线预测;快速自主学习模型在线训练。能够对电厂设备故障相关的多个测点的海量数据在普通计算机服务器环境下进行分钟级快速学习,减少模型训练时间成本和计算资源,减少预警模型开发人员的专业依赖和数据分析人力成本,通过秒级快速学习能够实现对设备运行数据进行实时收集和自主学习,对预警模型进行实时动态修正,从而提高模型的预警精度。

基本信息
专利标题 :
一种基于快速自主学习的电厂设备实时故障预警方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114444714A
申请号 :
CN202111671396.9
公开(公告)日 :
2022-05-06
申请日 :
2021-12-31
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
厉海涛任平谭红旭张朝磊
申请人 :
上海恕笃智能科技有限公司
申请人地址 :
上海市闵行区东川路555号乙楼1层1001室(集中登记地)
代理机构 :
上海助之鑫知识产权代理有限公司
代理人 :
吴红艳
优先权 :
CN202111671396.9
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-24 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20211231
2022-05-06 :
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
  • 联系电话
    电话:023-6033-8768
    QQ:1493236332
  • 联系 Q Q
    电话:023-6033-8768
    QQ:1493236332
  • 关注微信
    电话:023-6033-8768
    QQ:1493236332
  • 收藏
    电话:023-6033-8768
    QQ:1493236332