【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于大数据平台的动态数据预测系统。
技术介绍
1、随着工业设备的智能化和自动化水平日益提升，产生了海量的动态数据。这些数据承载着设备运行状态和性能变化等关键信息，对其分析和预测对于设备故障的预防至关重要。然而，在实际应用中，动态数据故障预测面临诸多挑战，如数据的高实时性要求、数据选取的复杂性以及预测准确性不足等问题，因此，如何选取动态数据进行模型训练以提高故障预测的准确程度是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
2、中国专利公开号cn118364305a公布了一种工程机械用散热器铁件表面喷粉防腐工艺，包括：步骤s1：获取电机的历史每日样本数据并确定电机的所有故障发生时间；步骤s2：根据电机所有故障的发生时间对所述历史每日样本数据进行处理得到所有劣化区间的电机样本数据；步骤s3：对所有劣化区间内的电机样本数据进行处理得到若干样本数据的类簇；步骤s4：获取电机的当前监测信号，并根据所述当前监测信号和每个样本数据的类簇进行处理以预测故障发生的概率。由此可见，上述技术方案存在以下问题：未设立数据更新...
【技术保护点】
1.一种基于大数据平台的动态数据预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据平台的动态数据预测系统，其特征在于，所述选取分析单元响应的数据源状态为关联参考值大于或等于预设关联参考值且故障流频系数大于或等于预设故障流频系数，判定数据选取方式为窗口集比对选取。
3.根据权利要求2所述的基于大数据平台的动态数据预测系统，其特征在于，所述选取分析单元响应的数据源状态为关联参考值小于预设关联参考值或故障流频系数小于预设故障流频系数，判定数据选取方式为代表数据特征选取。
4.根据权利要求3所述的基于大数据平台的动态数据预测系...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据平台的动态数据预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据平台的动态数据预测系统，其特征在于，所述选取分析单元响应的数据源状态为关联参考值大于或等于预设关联参考值且故障流频系数大于或等于预设故障流频系数，判定数据选取方式为窗口集比对选取。
3.根据权利要求2所述的基于大数据平台的动态数据预测系统，其特征在于，所述选取分析单元响应的数据源状态为关联参考值小于预设关联参考值或故障流频系数小于预设故障流频系数，判定数据选取方式为代表数据特征选取。
4.根据权利要求3所述的基于大数据平台的动态数据预测系统，其特征在于，所述数据划分单元响应的预训练数据的数据状态为序列评价值小于预设序列评价值且局部特征冗余度大于或等于预设特征局部冗余度，判定数据划分方式为多划分选取。
5.根据权利要求4所述的基于大数据平台的动态数据预测系统，其特征在于，所述数据划分单元响应的预训练数据的数据状态为序列评价值大于或等于预设序列评价值或局部特征冗余度小于预设特征局部冗余度，判定数据划分方式为单划分选取。
6.根据权利要求5所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛林桐，杨绍杰，黄鑫，
申请(专利权)人：北京法伯宏业科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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