【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备风险识别，尤其涉及一种基于ai的科技设备风险智能评估系统及方法。
技术介绍
1、设备风险识别
整合了多种技术，包括但不限于人工智能、机器学习、大数据分析、以及物联网技术对设备全生命周期的风险评估。支持对设备的性能进行持续监测，以便在风险发生前识别风险因素，从而提供决策支持。广泛应用于制造业、能源、交通运输等行业中，对设备的健康状况进行动态评估，以确保操作的安全性和可靠性。
2、其中，科技设备风险智能评估系统则是利用人工智能和机器学习技术，对科技设备的运行状态进行智能化的分析和评估。通过算法对设备收集的数据进行处理和解析，识别潜在的风险和故障点，包括评估模型的构建，使之能够准确地分析设备故障和性能退化。此外，系统通过自动化和优化风险管理流程，减少了人为干预。
3、现有技术对设备状态的分析更多依赖静态或单一维度的参数评估，难以充分捕捉参数间潜在的复杂关系，难以识别设备运行中的细微变化。同时也忽视了参数随时间演变的复杂性，在捕捉设备异常时，可能会错失一些早期的故障信号，导致设备隐患未能及时预警。...
【技术保护点】
1.一种基于AI的科技设备风险智能评估系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI的科技设备风险智能评估系统，其特征在于，所述设备运行状态模型的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的基于AI的科技设备风险智能评估系统，其特征在于，所述分析参数在当前时间段内的熵值波动情况的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于AI的科技设备风险智能评估系统，其特征在于，所述对异常点的变化趋势和突变程度进行判定的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的基于AI的科技设备风险智能评估系统，其特征在于，所述判...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的科技设备风险智能评估系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai的科技设备风险智能评估系统，其特征在于，所述设备运行状态模型的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的基于ai的科技设备风险智能评估系统，其特征在于，所述分析参数在当前时间段内的熵值波动情况的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的基于ai的科技设备风险智能评估系统，其特征在于，所述对异常点的变化趋势和突变程度进行判定的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨金峰，
申请(专利权)人：吉林省中玖科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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