公开(公告)号：CN110737732A

公开(公告)日：2020-01-31

申请号：CN201911026309.7

申请日：2019-10-25

Applicant: 广西交通科学研究院有限公司 ,  桂林电子科技大学

Inventor： 刘阳 ,  黄焕 ,  何倩 ,  李祖文 ,  江炳城 ,  王勇 ,  翟仲毅 ,  杨辉 ,  李双富 ,  农昭光 ,  李为民 ,  唐清毅 ,  马志辉 ,  朱雪平 ,  杜文良 ,  韦承礼 ,  陶易

IPC: G06F16/28 ,  G06F16/21 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种机电设备故障预警方法，通过构建边缘服务器，采集机电设备状态数据，边缘服务器进行故障分类后传输到云端大数据平台；周期性对积累的状态数据进行预处理，分割成训练集和测试集；用训练集的样本数据训练故障预警分类的GRU循环神经网络模型，在测试集上运行训练好的模型检测准确性；使用通过验证的GRU循环神经网络模型实时对机电设备数据进行故障预警分类计算，发布故障警告和故障预警消息。本发明采用GRU循环神经网络模型进行机电设备故障实时预测，提高预警的准确性和响应速度，协助运行维护人员提前发现机电设备可能存在的故障风险。