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摘要：本发明公开了基于贝叶斯分类模型的液压设备预测性维护方法及系统，涉及液压设备技术领域，该基于贝叶斯分类模型的液压设备预测性维护方法包括以下步骤：得到运行状态特征数据；得到负载预测模型，利用负载预测模型对未来时刻液压设备的负载状态进行预测，得到液压设备的负载数据；识别出影响液压设备负载的因素数据；判断出影响液压设备故障的关键因素，并对液压设备进行调试维护。本发明通过贝叶斯分类模型能有效地处理数据中的不确定性和噪声，提高对液压设备负载状态的预测精度，使得维护团队能够更准确地预见到潜在的故障，从而提前进行干预。
主权项：1.基于贝叶斯分类模型的液压设备预测性维护方法，其特征在于，该基于贝叶斯分类模型的液压设备预测性维护方法包括以下步骤：S1、获取液压设备的实时运行状态数据，并对实时运行状态数据进行预处理，得到运行状态特征数据；S2、将运行状态特征数据带入贝叶斯分类模型中进行训练，得到负载预测模型，并利用负载预测模型对未来时刻液压设备的负载状态进行预测，得到液压设备的负载数据；S3、利用负载分析算法对液压设备的负载数据进行分析，识别出影响液压设备负载的因素数据；S4、将识别出的影响液压设备负载的因素数据与已知的液压设备故障因素数据进行比较，判断出影响液压设备故障的关键因素，并对液压设备进行调试维护；所述将运行状态特征数据带入贝叶斯分类模型中进行训练，得到负载预测模型，并利用负载预测模型对未来时刻液压设备的负载状态进行预测，得到液压设备的负载数据包括以下步骤：S21、获取运行状态特征数据，并将运行状态特征数据划分为训练集和测试集；S22、使用集成学习模型，以某个运行状态特征数据作为超父，并与其他运行状态特征数据共同构建多个贝叶斯分类模型；S23、从所有构建的贝叶斯分类模型中，选择在训练集上的最佳贝叶斯分类模型，并将选定的最佳贝叶斯分类模型进行集成，形成最终的负载预测模型；S24、使用参数优化算法优化负载预测模型的参数，找到最优的参数配置，将最优参数配置应用于最终的负载预测模型中，并对未来时刻液压设备的负载状态进行预测，得到液压设备的负载数据。
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百度查询： 江苏南方润滑股份有限公司 基于贝叶斯分类模型的液压设备预测性维护方法及系统
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