【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障预测技术，尤其涉及一种dcs系统自主可控升级及系统故障预测方法及系统。
技术介绍
1、分布式控制系统(dcs)作为工业自动化控制的核心系统，其安全稳定运行对生产过程至关重要。随着工业生产规模扩大和智能化要求提高，dcs系统需要不断进行升级以适应新的应用需求。然而，传统的dcs系统升级方法多依赖人工经验决策，缺乏科学的评估和决策机制，容易造成不当升级导致系统故障；现有故障预测方法主要基于单一特征和简单模型，难以有效处理dcs系统复杂的故障模式；升级过程缺乏有效的安全保障机制，一旦出现异常情况可能造成系统瘫痪；传统预测模型计算资源消耗大，难以满足实时预测需求；预测结果缺乏可解释性，难以与专家知识有效结合。
2、为解决上述问题，本专利技术提出了一种dcs系统自主可控升级及故障预测方法，实现了升级方案的智能生成、故障的精确预测和系统升级的安全可控。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种dcs系统自主可控升级及系统故障预测方法及系统，能够解决现有技术中的问题。p>
2、本专利本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种DCS系统自主可控升级及系统故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于长短期记忆网络和图卷积神经网络的混合算法，利用所述融合特征进行多尺度故障预测，得到故障预测结果，根据所述故障预测结果和DCS系统当前状态，通过深度强化学习算法生成自主可控升级方案包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述改进后的深度强化学习模型，基于所述故障预测结果和DCS系统当前状态，生成包含升级时间安排、升级内容和升级步骤的自主可控升级方案包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在执行所述...
【技术特征摘要】
1.一种dcs系统自主可控升级及系统故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于长短期记忆网络和图卷积神经网络的混合算法，利用所述融合特征进行多尺度故障预测，得到故障预测结果，根据所述故障预测结果和dcs系统当前状态，通过深度强化学习算法生成自主可控升级方案包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述改进后的深度强化学习模型，基于所述故障预测结果和dcs系统当前状态，生成包含升级时间安排、升级内容和升级步骤的自主可控升级方案包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在执行所述自主可控升级方案的过程中，实时分析dcs系统指标，当检测到异常情况时，将dcs系统恢复到升级前的状态包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述系统运行状态信息，构建多层次异常检测系统，实时分析所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾海鹏，王宁，贾笃雨，高越，董浩哲，牛晨灏，王慧腾，孙林，侯承志，赵海峰，
申请(专利权)人：河北蔚州能源综合开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。