【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及探针故障检测，尤其涉及基于机器学习的探针故障检测系统。
技术介绍
1、探针出现故障时，会产生一系列负面影响，故障的探针可能导致数据的不准确或错误，进而影响系统对环境或过程的理解和控制；如果系统中的某个关键探针出现故障，系统的整体性能会受到影响，这对于需要实时决策和响应的应用尤为重要；在一些应用中，例如工业控制系统或医疗设备，故障的探针可能导致安全风险，误导性的数据或缺失的监测信息可能会引发意外事件或事故，同时，可能导致实验结果的失真，从而影响科学研究的可重复性和准确性。
2、目前，可以运用机器学习和深度学习算法，通过训练模型来检测探针的故障，包括监督学习、无监督学习和半监督学习方法，以及适应性学习技术。通过智慧化的手段，将人力从繁杂的工作中剥离出来，从而使宝贵的人力资源投入到更有价值的生产工作中去，最大程度的释放维护人员的生产力，降低人力成本。
3、例如在公开号为cn112986880a的专利中公开了探针台故障检测方法及其系统、探针台及其使用方法，该故障检测系统包括：用于存储设定参数值的存储模块，用...
【技术保护点】
1.基于机器学习的探针故障检测系统，其特征在于，所述系统包括信息库、故障信息采集端口、机器学习模块、故障定位端口，所述信息库，用于储存历史故障特征数据和故障位置特征数据，其中，历史故障特征数据表示为序列(x1,x2,x3,...,xn)，xn为储存的第n个历史故障特征数据，故障位置特征数据表示为序列(X1,X2,X3,...,Xn),Xn为储存的第n个历史故障特征数据所对应的故障位置特征数据；所述故障信息采集端口，用于采集探针的实时故障特征数据；所述机器学习模块，用于对故障确定模型、故障定位模型进行学习训练，以对探针的故障进行查找、定位；所述故障定位端口，用于在机器学...
【技术特征摘要】
1.基于机器学习的探针故障检测系统，其特征在于，所述系统包括信息库、故障信息采集端口、机器学习模块、故障定位端口，所述信息库，用于储存历史故障特征数据和故障位置特征数据，其中，历史故障特征数据表示为序列(x1,x2,x3,...,xn)，xn为储存的第n个历史故障特征数据，故障位置特征数据表示为序列(x1,x2,x3,...,xn),xn为储存的第n个历史故障特征数据所对应的故障位置特征数据；所述故障信息采集端口，用于采集探针的实时故障特征数据；所述机器学习模块，用于对故障确定模型、故障定位模型进行学习训练，以对探针的故障进行查找、定位；所述故障定位端口，用于在机器学习模块的辅助下，对探针的故障位置进行查找。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的探针故障检测系统，其特征在于，所述故障信息采集端口包括故障特征数据提取模块、数据传输模块和故障特征数据处理模块，所述故障特征数据提取模块，用于提取采集得到的探针故障特征数据；所述数据传输模块，用于将提取得到的探针故障特征数据传输给故障特征数据处理模块；所述故障特征数据处理模块，用于将故障特征数据转化为故障统计特征数据。
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的探针故障检测系统，其特征在于，所述机器学习模块包括故障确定模型训练单元和故障定位模块训练单元，所述故障确定模型训练单元，用于构建故障确定模型，运行故障确定策略；所述故障定位模块训练单元，用于构建故障定位模型，运行故障定位策略。
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的探针故障检测系统，...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺小华，龙慧梅，
申请(专利权)人：新亚新智能科技南通有限公司，
类型：发明
国别省市：
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