一种基于模型驱动的设备健康等级评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于模型驱动的设备健康等级评估方法及装置，涉及设备健康等级评估技术领域，通过预先构建的特征提取模型对预设设备的运行监测数据对应的待测样本进行特征提取后，由基于深度神经决策树算法的分类器模型进行分类预测，确定设备的健康状态。其中，特征提取模型的网络参数基于分配的生态位模拟生态系统中的物种的竞争策略进行更新。深度神经决策树算法的决策树的决策分支基于决策树的节点的量子位的状态确定，量子位的状态通过模拟决策树分裂过程中的信息增益计算。基于此，本发明专利技术能够根据数据分布的变化自适应地调整模型参数，准确地捕捉特征之间的复杂依赖关系，提高分类精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及设备健康等级评估，尤其涉及一种基于模型驱动的设备健康等级评估方法及装置。

技术介绍

1、随着工业设备的规模和复杂度的不断增加，设备维护和管理的难度也随之提升。大型设备的正常运行对工业生产的稳定性和效率至关重要，然而设备故障往往具有隐蔽性，且发生故障时会造成严重的经济损失。为避免设备突发故障带来的不良影响，预防性维护和设备健康评估已成为工业领域中的研究热点。传统的设备健康评估主要依赖于专家经验或简单的阈值判断，但随着设备运行数据的复杂性增加，这些方法显得力不从心，难以精准预测设备的健康状态。

2、传统的方法对设备运行数据处理时，通常依赖于预先定义的特征提取方法，缺乏自适应性和灵活性。这导致在处理不同数据分布时，特征提取的效果不够理想。传统的特征提取方法还容易陷入局部最优解，无法全局优化特征表示。此外，传统的分类器在处理复杂数据结构时，受限于其处理能力和表达能力，难以全面捕捉数据中的复杂关系。基于此，传统的模型在复杂数据上的分类精度往往不高。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术的目的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于模型驱动的设备健康等级评估方法，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，基于所述决策结果，评估所述预设设备的健康状态的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，模拟决策树分裂过程中的信息增益计算确定量子位的状态的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于量子位的状态生成所述决策树的决策分支的步骤，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于模拟生态系统中的物种的竞争策略确定生态位，基于分配的生态位更新特征提取模型的网络参数的步骤，包括：</p>

6.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于模型驱动的设备健康等级评估方法，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，基于所述决策结果，评估所述预设设备的健康状态的步骤，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，模拟决策树分裂过程中的信息增益计算确定量子位的状态的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于量子位的状态生成所述决策树的决策分支的步骤，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于模拟生态系统中的物种的竞争策略确定生态位，基于分配的生态...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹旭，郭玉龙，朱运恒，李荣孝，崔冬冬，殷恒，
申请(专利权)人：山东能源数智云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：