一种设备故障预测方法、装置、可读存储介质和计算设备.pdf
春岚****23
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相关资料
一种设备故障预测方法、装置、可读存储介质和计算设备.pdf
本发明公开了一种设备故障预测方法、装置、可读存储介质及计算设备,包括:根据目标设备属性,获取用于对目标设备建立预测模型的训练数据集,其中所述数据集中的样本数据为共享数据;计算所述训练数据集中每条样本数据的权重;利用所述权重训练得到目标设备的故障预测局部模型;基于所述故障预测局部模型与联合学习算法,建立联合模型;根据所述联合模型对所述目标设备进行故障预测。本发明采用基于联合学习方式的样本迁移方法,用于设备预测性维护,可以将在多台设备上采集到的数据联合学习,并迁移到目标设备上,用来训练针对目标设备的预测性维护
故障处理方法、装置、设备及可读存储介质.pdf
本申请公开了一种故障处理方法、装置、设备及可读存储介质。预先根据设备相关的历史维修养护案例构建设备故障处理知识图谱,基于设备故障处理知识图谱对设备故障现象描述信息进行故障诊断,确定出现频次满足预设条件的目标维保方案,最后将目标维保方案推荐给故障处理人员,以使所述故障处理人员基于目标维保方案进行故障处理。由于维保方案出现频次越高,其参考价值越大,故障处理人员基于目标维保方案进行故障处理,可以高效地参考、总结、借鉴以往相似的维修养护案例的经验,提升设备故障处理的精准性和时效性。
机台的故障确定方法、装置、设备和计算机可读存储介质.pdf
本发明提供一种机台的故障确定方法、装置、设备和计算机可读存储介质,该方法包括:获取权重向量、各个晶圆对应的晶圆向量以及图案真实值;在各台机台中确定目标机台;获取每台目标机台对晶圆叠加异常的图案所对应的期望值以及方差值,并根据各个图案真实值、晶圆向量、权重向量、每台目标机台对应的期望值以及方差值确定优化值;在优化值满足设定条件时,根据每台目标机台对应的期望值以及权重向量确定每台目标机台对应的贡献值;在各个贡献值中确定各个目标贡献值,并将每个目标贡献值对应的目标机台确定为故障机台。本发明中,通过装置对晶圆的图
故障类型确定方法、装置、计算机设备和可读存储介质.pdf
本申请涉及一种故障类型确定方法、装置、计算机设备和可读存储介质。该方法通过获取能源互联网的运行数据;确定局部线性嵌入算法的目标邻近数据数量和目标维度M;根据目标邻近数据数量和目标维度对运行数据进行间隔降维处理,得到降维运行数据;利用故障识别算法处理降维运行数据,根据处理结果确定故障类型。本申请涉及的故障类型确定方法通过对能源互联网的运行数据进行降维处理后,再根据降维运行数据确定故障类型,这样可以减少计算量,节省时间,从而能够提高故障诊断效率。
流量预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质.pdf
本申请涉及一种流量预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质,该方法通过获取多个电网数据包,基于深度数据包检测技术,根据多个电网数据包确定目标电网数据;将目标电网数据输入流量预测模型,得到预测的流量。本申请提供的流量预测方法可以实现对网络流量的预测,从而可以实现对网络资源的优化配置。