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申请/专利权人：国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心);山东科曼智能科技有限公司
摘要：本发明提出了一种评价自动化检定系统健康状态的方法及系统，涉及设备可靠性分析技术领域，具体方案包括：获取待评价的自动化检定系统当前各个传感器采集的实时数据，并预处理成数据矩阵；将数据矩阵输入到训练完成的所述健康评价模型中，得到自动化检定系统的健康状态；其中，所述健康评价模型，利用卷积神经网络提取数据特征，将提取的数据特征输入到多层长短时神经网络中，得到健康值，基于健康值进行健康状态判断。本发明解决现有技术中手动选择特征导致的准确性问题,帮助运维人员提前锁定需要重点监控的设备情况，精准实现故障的快速响应能力。
主权项：1.一种评价自动化检定系统健康状态的方法，其特征在于，包括：获取待评价的自动化检定系统当前各个传感器采集的实时数据，并预处理成数据矩阵；将数据矩阵输入到训练完成的所述健康评价模型中，得到自动化检定系统的健康状态；其中，所述健康评价模型，利用卷积神经网络提取数据特征，将提取的数据特征输入到多层长短时神经网络中，得到健康值，基于健康值进行健康状态判断。
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