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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113837289A(43)申请公布日2021.12.24(21)申请号202111131295.2(22)申请日2021.09.26(71)申请人创新奇智(重庆)科技有限公司地址400000重庆市九龙坡区火炬大道69号重庆启迪科技园9号楼201室(72)发明人周鹏程张超(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463代理人蒋姗(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06F16/2458(2019.01)G06Q10/00(2012.01)G06Q50/06(2012.01)权利要求书3页说明书13页附图5页(54)发明名称模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备(57)摘要本申请涉及一种模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备。模型训练方法包括:从多个历史测点序列中选取出与电机故障相关的多个业务测点序列,多个历史测点序列在样本电机的历史运行阶段获取;从多个历史测点序列中筛选出与多个业务测点序列具有数学相关性的多个数据测点序列;从多个业务测点序列和多个数据测点序列组成的原始特征集中选取出与目标电机故障的相关性排序靠前的多个目标训练序列,以及与目标电机故障的相关性排序靠后的多个协变量训练序列;通过多个目标训练序列和多个协变量训练序列,对目标模型进行训练,获得电机故障预测模型。本申请实施例提供的模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备能够保证故障预测数据的可靠性。CN113837289ACN113837289A权利要求书1/3页1.一种模型训练方法,其特征在于,包括:根据电机故障原理,从多个历史测点序列中选取出与电机故障相关的多个业务测点序列,所述多个历史测点序列在样本电机的历史运行阶段获取;从所述多个历史测点序列中筛选出与所述多个业务测点序列具有数学相关性的多个数据测点序列;从所述多个业务测点序列和所述多个数据测点序列组成的原始特征集中选取出与目标电机故障的相关性排序靠前的多个目标训练序列,以及与目标电机故障的相关性排序靠后的多个协变量训练序列;通过所述多个目标训练序列和所述多个协变量训练序列,对目标模型进行训练,获得电机故障预测模型。2.根据权利要求1所述的模型训练方法,其特征在于,所述根据电机故障原理,从多个历史测点序列中选取出与电机故障相关的多个业务测点序列之前,所述模型训练方法还包括:对所述多个历史测点序列中包括的每个历史测点序列进行数据清洗,所述数据清洗包括异常值处理、缺失值处理和卡定值处理中的至少一者。3.根据权利要求1所述的模型训练方法,其特征在于,所述从所述多个业务测点序列和所述多个数据测点序列组成的原始特征集中选取出与目标电机故障的相关性排序靠前的多个目标训练序列,以及与目标电机故障的相关性排序靠后的多个协变量训练序列,包括:根据目标电机故障的现象表征、目标电机故障发生过程中所述原始特征集中每个测点序列的数据变化,对所述原始特征集中包括的每个测点序列进行序列相关性检验,获得所述原始特征集中每个测点序列关于目标电机故障的相关性排序;根据所述原始特征集中每个测点序列关于目标电机故障的相关性排序,从所述原始特征集中选取出与目标电机故障的相关性排序靠前的多个目标训练序列,以及与目标电机故障的相关性排序靠后的多个协变量训练序列。4.根据权利要求1所述的模型训练方法,其特征在于,所述通过所述多个目标训练序列集和所述多个协变量训练序列集,对目标模型进行训练,获得电机故障预测模型之前,所述模型训练方法还包括:判断所述多个目标训练序列中是否存在非稳态的目标训练序列;若所述多个目标训练序列中存在非稳态的目标训练序列,则对所述非稳态的目标训练序列进行稳定性处理。5.根据权利要求1所述的模型训练方法,其特征在于,所述通过所述多个目标训练序列集和所述多个协变量训练序列集,对目标模型进行训练,获得电机故障预测模型之前,所述模型训练方法还包括:判断所述多个协变量训练序列中是否存在用于表征类别的协变量训练序列;若所述多个协变量训练序列中用于表征类别的协变量训练序列,则对所述用于表征类别的协变量训练序列进行编码处理。6.根据权利要求1所述的模型训练方法,其特征在于,所述通过所述多个目标训练序列和所述多个协变量训练序列,对目标模型进行训练,包括:从所述多个目标训练序列中选取出第一训练数据采集时刻获取的多个目标训练数据,2CN113837289A权利要求书2/3页并输入训练数据集;从所述多个协变量训练序列中选取出第二训练数据采集时刻获取多个协变量训练数据,并输入训练数据集,所述第二训练数据采集时刻为晚于所述第一训练数据采集时刻,且与所述第一训练数据采集时刻相邻的训练数据采集时刻;将所述训练数据集输入目标模型,对所述目标模型进