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申请/专利权人：南通职业大学

摘要：本发明涉及建筑模型管理技术领域，具体为建筑信息模型管理系统，系统包括：状态监测模块、概率计算模块、预测分析模块、模型调整模块。本发明中，通过实时监测维护数据和历史故障记录，利用细致的数据分析和故障预测技术，这种方法极大提升了对建筑状态的准确把控，综合分析建筑状态，使得状态监测更为精确，同时，通过预测潜在问题，减少了紧急维修的需求和成本，通过前瞻性的维护规划，可以有效预见和准备资源，避免因故障导致的运营中断，动态调整模型参数，确保维护策略始终基于最新的运营数据，从而增强了建筑项目的可持续性和生命周期管理效率。

主权项：1.建筑信息模型管理系统，其特征在于，所述系统包括：状态监测模块基于历史维护日志，收集建筑组件的维护数据，筛选维护频率与故障类型关联数据点，将关联数据分类整理，生成状态分布图表，并从中得到状态关联数据；所述状态关联数据包括组件寿命、维护频次、故障类别；所述状态监测模块包括：建筑元素诊断子模块基于历史维护日志，分析建筑元素的维护数据，识别关键事件，提取影响参数，对维护数据进行分类，分析数据中的异常模式，得到筛选维护记录；维护计划关联子模块基于所述筛选维护记录，分析维护事件与故障类型的直接联系，提取与故障关联的维护特征，分析故障发生频率与维护活动的相关性，确定关键维护指标，得到故障关联分析；性能预测子模块基于所述故障关联分析，制定预测模型，分析故障与维护频率的相关性，绘制维护与故障的状态关联图表，得到状态关联数据；概率计算模块采用所述状态关联数据，对每栋建筑状态包括正常运行、需要监控、即将故障的记录进行分类汇总，计算多类状态转变的次数，通过比例分析形成转移矩阵，得到转移概率表；所述概率计算模块包括：状态分类子模块基于所述状态关联数据，筛选与建筑运行直接关联的变量，对关联变量执行分级排序，将建筑状态分为正常运行、需要监控、即将故障三类，生成状态分类汇总；状态转变计数子模块基于所述状态分类汇总，采用马尔可夫链算法，进行对每类状态间的转变事件进行识别和计数，使用频次分析确定多状态间的转换次数，生成状态转变频次表；转移概率表生成子模块基于所述状态转变频次表，通过概率计算，对转变频次进行标准化，计算多状态之间的转移概率，得到转移概率表；预测分析模块通过所述转移概率表，选取历史状态路径作为参考，利用维特比算法追踪预估的状态转变轨迹，预测下一阶段出现的故障类型和时间，并得到故障预测结果；模型调整模块基于当前维护数据和所述故障预测结果，对现有的状态转移概率进行重新评估，调整概率值反映当前的维护情况和故障数据，通过动态更新，得到更新后的模型参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南通职业大学 建筑信息模型管理系统