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公开(公告)号：CN112241511B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN201910655325.6
申请日：2019-07-19
Applicant: 上海杰之能软件科技有限公司
IPC: G06F17/18
Abstract: 一种交通工具辅助电气系统的性能检测方法及装置、终端，方法包括：从交通工具辅助电气系统正常运行产生的历史数据中获取多个样本数据，其中，每个样本数据包括性能指标影响因素信息及关联的性能指标值；利用性能指标影响因素信息及关联的性能指标值，训练得到性能检测模型；获取预设时间段内的待检测数据，待检测数据包括性能指标影响因素信息及关联的性能指标值；基于待检测数据内的性能指标影响因素信息和性能检测模型，计算得到性能指标期望值；计算待检测数据内的性能指标值与性能指标期望值的偏差值，基于偏差值判断交通工具辅助电气系统在预设时间段内的性能是否出现异常。本发明技术方案可以对辅助电气系统进行性能预测与检测。
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公开(公告)号：CN112445199B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201910845526.2
申请日：2019-09-04
Applicant: 上海杰之能软件科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种维修间隔确定方法及装置、存储介质、终端，维修间隔确定方法包括：确定维修项点对应的至少一个故障模式；统计所述维修项点在其对应的每个故障模式下的历史故障数据以及当前运行数据；将所述历史故障数据作为死亡数据，将所述当前运行数据作为右删失数据，并利用所述死亡数据和所述右删失数据得到所述维修项点对应的每个故障模式的可靠度函数；对于所述维修项点对应的各个故障模式，获取可容忍的故障率阈值，利用所述可靠度函数和所述故障率阈值计算允许工作时长；根据所述维修项点对应的各个故障模式的允许工作时长确定所述维修项点的维修时间间隔。本发明技术方案能够精准地确定设备的维修间隔，以避免维修不及时或过度维修。
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公开(公告)号：CN112561411A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910850538.4
申请日：2019-09-10
Applicant: 上海杰之能软件科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种备件安全库存计算方法、存储设备及终端。其中，该方法包括以下步骤：S100、获取样本参数，所述样本参数包括：死亡数据和右删失数据；S200、根据所述样本参数得到可靠度分布函数，所述可靠度分布函数用于表示备件的失效分布；S300、根据所述可靠度分布函数得到每个当前正在工作备件在下一采购周期内失效的后验概率；S400、根据后验概率，得到失效个数概率分布函数；S500、获取服务水平参数；S600、根据所述服务水平参数和所述失效个数概率分布函数得到备件安全库存数。本发明提供的备件安全库存计算方法、存储设备及终端，可给出在满足设定顾客服务水平条件的备件库存量建议，为企业备件库存提供科学的量化方法，有效降低运维成本。
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公开(公告)号：CN112488432A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910850541.6
申请日：2019-09-10
Applicant: 上海杰之能软件科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种备件安全库存计算方法、存储设备及终端。其中，该方法包括以下步骤：S100、获取样本参数，所述样本参数包括：死亡数据和右删失数据；S200、根据所述样本参数得到可靠度分布函数，所述可靠度分布函数用于表示备件的失效分布；S300、根据所述可靠度分布函数得到每个当前正在工作备件在下一采购周期内失效的后验概率；S400、根据后验概率，得到失效个数概率分布函数；S500、获取服务水平参数；S600、根据所述服务水平参数和所述失效个数概率分布函数得到备件安全库存数。本发明提供的备件安全库存计算方法、存储设备及终端，可给出在满足设定顾客服务水平条件的备件库存量建议，为企业备件库存提供科学的量化方法，有效降低运维成本。
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公开(公告)号：CN112445199A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910845526.2
申请日：2019-09-04
Applicant: 上海杰之能软件科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种维修间隔确定方法及装置、存储介质、终端，维修间隔确定方法包括：确定维修项点对应的至少一个故障模式；统计所述维修项点在其对应的每个故障模式下的历史故障数据以及当前运行数据；将所述历史故障数据作为死亡数据，将所述当前运行数据作为右删失数据，并利用所述死亡数据和所述右删失数据得到所述维修项点对应的每个故障模式的可靠度函数；对于所述维修项点对应的各个故障模式，获取可容忍的故障率阈值，利用所述可靠度函数和所述故障率阈值计算允许工作时长；根据所述维修项点对应的各个故障模式的允许工作时长确定所述维修项点的维修时间间隔。本发明技术方案能够精准地确定设备的维修间隔，以避免维修不及时或过度维修。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112441254A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910833892.6
申请日：2019-09-04
Applicant: 上海杰之能软件科技有限公司
IPC: B64F5/60
Abstract: 一种发动机滑油系统的性能检测方法及装置、存储介质、终端，方法包括：从发动机滑油系统的历史数据获取多个样本数据，样本数据包括性能指标影响因素信息及性能指标值，性能指标值通过性能指标影响因素信息计算获得；利用性能指标影响因素信息及性能指标值，训练得到滑油系统模型；获取预设时间段内包括性能指标影响因素信息的待检测数据；基于待检测数据的性能指标影响因素信息计算性能指标实际值；利用待检测数据的性能指标影响因素信息及滑油系统模型，计算性能指标期望值；计算性能指标实际值与性能指标期望值的偏差值，基于偏差值判断发动机滑油系统预设时间段内的性能是否出现异常。本发明的技术方案可以对发动机滑油系统进行预测和检测。
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公开(公告)号：CN112241511A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910655325.6
申请日：2019-07-19
Applicant: 上海杰之能软件科技有限公司
IPC: G06F17/18
Abstract: 一种交通工具辅助电气系统的性能检测方法及装置、终端，方法包括：从交通工具辅助电气系统正常运行产生的历史数据中获取多个样本数据，其中，每个样本数据包括性能指标影响因素信息及关联的性能指标值；利用性能指标影响因素信息及关联的性能指标值，训练得到性能检测模型；获取预设时间段内的待检测数据，待检测数据包括性能指标影响因素信息及关联的性能指标值；基于待检测数据内的性能指标影响因素信息和性能检测模型，计算得到性能指标期望值；计算待检测数据内的性能指标值与性能指标期望值的偏差值，基于偏差值判断交通工具辅助电气系统在预设时间段内的性能是否出现异常。本发明技术方案可以对辅助电气系统进行性能预测与检测。
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公开(公告)号：CN112084166A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910510309.8
申请日：2019-06-13
Applicant: 上海杰之能软件科技有限公司
IPC: G06F16/21 , G06F16/2458
Abstract: 一种样本数据的建立、数据模型的训练方法及装置、终端，所述建立方法包括：获取设备的原始数据，所述原始数据包括监测数据、检测数据和履历数据；根据所述履历数据建立标签；根据所述标签确定一时间段，从所述原始数据中获取该时间段内的监测数据和/或检测数据，以获得第一样本数据；其中，所述监测数据指的是基于所述设备自身的传感器自动测量的时序数据，所述检测数据指的是基于所述设备外部的检测设备测量的时序数据，所述履历数据指的是用户记录的所述设备的履历信息。本发明提供的技术方案可以高效、准确地获取样本数据。
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公开(公告)号：CN112036581A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201910402897.3
申请日：2019-05-15
Applicant: 上海杰之能软件科技有限公司
Abstract: 一种交通工具空调系统的性能检测方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：从交通工具空调系统的历史运行数据中获取多个样本数据，其中，每个样本数据包括性能指标影响因素信息及其关联的性能指标值；利用性能指标影响因素信息及其关联的性能指标值，训练得到交通工具空调系统的性能检测模型；获取预设时间段内的待检测数据，待检测数据包括性能指标影响因素信息及其关联的性能指标值；基于待检测数据内的性能指标影响因素信息和性能检测模型，计算得到期望性能指标值；计算待检测数据内的性能指标值与期望性能指标值之间的偏差值，并基于偏差值判断交通工具空调系统在预设时间段内的性能。通过本发明的方案，可以对空调系统性能进行检测。
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公开(公告)号：CN113381874B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010163398.6
申请日：2020-03-10
Applicant: 上海杰之能软件科技有限公司
Inventor： 侯灵峰
IPC: H04L41/0604
Abstract: 本发明实施例公开了一种故障信号处理方法、存储介质及终端。本发明的故障信号处理方法，包括以下步骤：S1、获取时序故障代码和故障代码池，所述故障代码池包括多个故障代码；S2、根据所述时序故障代码和所述故障代码池，确定待过滤故障代码；S3、获取虚警过滤规则；S4、根据所述待过滤故障代码和所述虚警过滤规则，生成故障处理结果。本发明的故障信号处理方法提高了故障报警的可靠性，降低了虚假故障信号的产生量和用户分析故障信号的工作量，同时有利于用户有效地排除故障。
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