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一种基于ARIMA和LSTM算法的工业设备健康趋势分析方法及系统

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本发明涉及一种基于ARIMA和LSTM算法的工业设备健康趋势分析方法及系统。该方法包括：1)通过传感器采集工业设备的运行状态信息数据；2)对采集的数据进行预处理，去除噪声数据，保证数据的可用性和准确性；3)对预处理后的数据进行特征选择；4)利用ARIMA模型对步骤3)得到的特征中单一特征的变化趋势进行预测；5)将步骤4)的预测结果作为训练数据输入到LSTM模型中，对LSTM模型进行训练；6)将工业设备的历史数据输入到训练完成的LSTM模型，得到工业设备健康趋势的预测结果。本发明作为智能工厂关键部件运维的支撑技术，能够实现设备状态趋势分析预测，实现设备运维的智能化，保证设备的高效运行。

著录项

公开/公告号CN111178553A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-05-19

原文格式PDF
申请/专利权人北京航天智造科技发展有限公司;
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申请/专利号CN201911292039.4
发明设计人周雪峰;邹萍;樊晶晶;张琳;耿艺芯;
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申请日2019-12-16
分类号G06Q10/00(20120101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11429 北京中济纬天专利代理有限公司;
代理人郝志亮
地址 100036 北京市海淀区西四环中路16号院7号楼12层1201
入库时间 2023-12-17 10:41:53

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2020-05-19

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