【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据识别，尤其是涉及一种基于人工智能的索具预测性诊断方法及装置。
技术介绍
1、本专利技术聚焦于索具预测性诊断方面。索具系统作为重要的工业组件，广泛应用于多种领域，如船舶、港口、建筑和运输等，其安全性和可靠性对于保障操作效率和防止事故发生至关重要。索具系统在使用过程中会受到多种物理、化学和环境因素的影响，如负载应力、疲劳、腐蚀及温度变化等，这些因素都可能导致性能下降甚至突发故障。传统的维护方法通常是基于经验和定期检查，这种方式不仅成本高昂，而且往往无法预见到突发的故障。
2、随着传感技术和人工智能的发展，现代索具系统开始采用各种传感器，如应力传感器、温度传感器和振动传感器，这些传感器可以实时监测索具的运行状况，生成大量的采集数据。这些数据具有多维度特征，能够反映索具系统的即时状态，为基于条件的监控提供了可能。然而，这也带来了如何有效处理和分析海量数据的挑战，传统的数据分析方法难以应对复杂和非线性的数据特性，且不能满足实时性的需求。
3、因此，本专利技术通过采用人工智能和机器学习技术，对采集到的数据进...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的索具预测性诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态分类结果包括所述目标索具的状态类别；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述传感器数据输入至预先训练好的故障预测模型中，输出所述传感器数据对应的状态分类结果的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分类器模型的构建方法，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述损失函数和所述高阶神经网络的当前能量状态，对所述高阶神经网络的神经元参与度、学习率和所述高阶神经网...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的索具预测性诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态分类结果包括所述目标索具的状态类别；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述传感器数据输入至预先训练好的故障预测模型中，输出所述传感器数据对应的状态分类结果的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分类器模型的构建方法，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述损失函数和所述高阶神经网络的当前能量状态，对所述高阶神经网络的神经元参与度、学习率和所述高阶神经网络的权重进行迭代的步骤，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：杜大平，张体学，仇恒臣，王秀刚，秦威，张来星，卢勋，孟海亮，鲁延辉，刘运斌，高琰，王涛，
申请(专利权)人：山东神力索具有限公司，
类型：发明
国别省市：
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