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申请/专利权人：先见智控科技(常州)有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的振动筛异常检测系统，包括数据采集模块、异常检测模块和异常告警模块，所述数据采集模块用于收集设备的综合使用数据，实时收集设备的的实时运行参数，将设备的历史检测数据录入系统，所述异常检测模块用于处理并分析设备的历史检测数据，利用处理后的数据作为训练数据训练异常检测模型，分析异常检测模型的准确度，分析影响因子对预测结果的影响，根据分析结果对预测结果进行修正，分析异常参数特征，根据分析结果判断设备的故障原因，所述异常告警模块用于在设备出现异常时发出告警，所述数据采集模块、异常检测模块和异常告警模块相互电连接，本发明，具有准确性高和效率高的特点。
主权项：1.一种基于深度学习的振动筛异常检测系统，包括数据采集模块、异常检测模块和异常告警模块，其特征在于：所述数据采集模块用于收集设备的综合使用数据，实时收集设备的的实时运行参数，将设备的历史检测数据录入系统，所述异常检测模块用于处理并分析设备的历史检测数据，利用处理后的数据作为训练数据训练异常检测模型，分析异常检测模型的准确度，分析影响因子对预测结果的影响，根据分析结果对预测结果进行修正，分析异常参数特征，根据分析结果判断设备的故障原因，所述异常告警模块用于在设备出现异常时发出告警，通知维护人员进行维修，所述数据采集模块、异常检测模块和异常告警模块相互电连接；所述模型训练模块包括数据处理子模块和特征修正子模块，所述数据处理子模块用于对样本数据进行预处理，所述特征修正子模块用于分析样本数据的特征，根据分析结果对样本数据进行融合，利用融合后的样本数据作为训练数据训练异常检测模型；所诉异常分析模块包括预测修正子模块、参数分析子模块和设备状态分析子模块，所述预测修正子模块用于分析异常检测模型预测结果的准确度，分析设备运行过程中各影响因子对设备运行状态的影响，根据分析结果对预测结果进行修正，所述参数分析子模块用于分析设备异常参数，根据异常参数特征对异常参数进行分类，所述设备状态分析子模块用于针对分类后的异常参数进行进一步分析，根据分析结果确定设备的异常原因。
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百度查询： 先见智控科技(常州)有限公司 一种基于深度学习的振动筛异常检测方法及系统
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