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申请/专利权人：江苏大淀能源科技有限公司
摘要：本发明公开了用于集中器的故障自诊断方法及装置，涉及故障诊断技术领域，包括：获取与集中器连接的多个设备，建立设备拓扑网络；识别多个设备中每个设备的基本信息；根据基本信息对多个设备的网络环境进行评估，输出多个网络环境指标；按照多个网络环境指标对设备拓扑网络进行分区，输出K个分区；训练K个分区对应的K个故障自诊断模型；将K个分区对应的K组实时运行数据集输入K个故障自诊断模型中，获取K个故障识别结果；根据K个故障识别结果，生成故障预警信号，并发送至上位机进行提醒。本发明解决现有技术对集中器的故障自诊断存在效率低、响应慢的技术问题，达到提升故障识别的准确性和响应速度的技术效果。
主权项：1.用于集中器的故障自诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取与集中器连接的多个设备，建立设备拓扑网络；识别所述多个设备中每个设备的基本信息，包括物理位置、网络配置、连接类型、IP地址和子网掩码；根据所述基本信息对所述多个设备的网络环境进行评估，输出多个网络环境指标，其中，每个设备对应一个网络环境指标；按照所述多个网络环境指标对所述设备拓扑网络进行分区，输出K个分区，其中，每个分区的网络环境相似度大于预设相似度，K为大于等于2的正整数，表征分区数量；训练所述K个分区对应的K个故障自诊断模型，包括：通过网络管理工具，从每个分区内的设备采集运行数据和故障数据；对采集的运行数据和故障数据进行预处理；将预处理后的运行数据和故障数据划分为训练集和测试集；使用训练集数据对机器学习或深度学习模型训练，使用测试集数据评估模型的性能，获得K个分区对应的K个故障自诊断模型；将所述K个分区对应的K组实时运行数据集输入所述K个故障自诊断模型中，获取K个故障识别结果；根据所述K个故障识别结果，生成故障预警信号，将所述故障预警信号发送至上位机进行提醒。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大淀能源科技有限公司 用于集中器的故障自诊断方法及装置
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