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申请/专利权人：浙江程信科技股份有限公司
摘要：本发明涉及工业大数据处理领域，具体为基于多源异构数据的工业设备维护方法及平台，所述方法包括：获取多源异构数据，包括设备运维数据、监控数据、工厂运行数据和监控图像数据；基于运维数据生成设备退化健康指标，量化指示设备健康状态；对工厂运行数据进行特征提取，生成特征变化；构建卷积神经网络模型，将监控图像输入模型，输出违规行为图像；根据设备退化健康指标、工厂运行数据特征变化以及违规行为图像，对工厂设备进行维护操作；本方法综合利用多源数据，从设备状态、工厂运行和人员行为三个维度实现对设备的智能监测和维护，可以提高设备可靠性，延长使用寿命，保障工厂安全高效运行。
主权项：1.基于多源异构数据的工业设备维护方法，其特征在于，包括：获取多源异构数据，所述多源异构数据包括工业设备运维数据、工业设备监控数据、工厂运行数据以及监控图像数据；基于所述工业设备运维数据，生成工业设备退化健康指标，所述设备退化健康指标包括设备效率下降率和故障率上升速度，且所述设备退化健康指标用于对设备健康状态进行量化指示；对获取的工厂运行数据进行特征提取，生成工厂运行数据的特征变化；构建卷积神经网络模型，将所述监控图像数据输入至所述卷积神经网络模型，输出违规行为图像；根据所述工业设备退化健康指标、所述工厂运行数据的特征变化以及所述违规行为图像，对工厂的工业设备进行维护操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江程信科技股份有限公司 基于多源异构数据的工业设备维护方法及平台
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