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申请/专利权人：清华大学
摘要：本公开涉及电信号处理方法技术领域，具体提供了一种预测预定设备未来工作状态的方法，可以应用于机械装备状态监测和人工智能领域。该方法包括：S10：建立数据集；S20：对数据集中的信号进行处理，确定信号的健康值；S30：对信号的健康值进行处理，确定与当前时间间隔预定时间的未来的信号；S40：监测获得与当前时间间隔预定时间的未来的信号；S50：比较S30步骤确定的未来的信号与S40步骤监测获得的未来信号，确定两者之间的差异；S60：根据在S50步骤中确定的差异，对S20步骤以及S30步骤进行修正；S70：确定信号的更新的健康值；S80：根据更新的健康值，确定监测的预定设备未来工作状态，有效提高了预测预定设备未来工作状态的准确性和可靠性。
主权项：1.一种预测预定设备未来工作状态的方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：建立数据集，其中，所述数据集中的数据表示实时监测所述预定设备的信号，在对所述预定设备进行监测获得的新的信号实时补充到所述数据集中；S20：对所述数据集中的信号进行处理，确定所述信号的健康值；S30：对所述信号的健康值进行处理，确定与当前时间间隔预定时间的未来的信号；S40：监测获得与当前时间间隔预定时间的未来的信号；S50：比较S30步骤确定的未来的信号与S40步骤监测获得的未来信号，确定两者之间的差异；S60：根据在S50步骤中确定的差异，对S20步骤以及S30步骤进行修正；S70：确定所述信号的更新的健康值；S80：根据所述更新的健康值，确定监测的预定设备的未来的工作状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 预测预定设备未来工作状态的方法
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