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公开(公告)号:CN119963172A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510438420.6
申请日:2025-04-09
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/15
Abstract: 本发明涉及工业设备管理技术领域,具体为基于人工智能的电力设备智能巡检系统,系统包括:故障模式生成模块、故障检测模块、故障分类模块、巡检特征优化模块、异常预测评估模块。本发明中,通过采集电力设备的多维度运行参数,分析信号幅值分布与频域变化,优化了设备状态感知的全面性,结合动态特征范围和信号分布偏差匹配,精准识别潜在故障特征,提高信号异常检测准确率,通过提取电流与温度信号的差异化特征值,优化故障类型分类,提升对问题根源的定位能力,动态提取和匹配信号趋势,生成巡检参数矩阵,实现运行状态的全局动态监控,基于信号变化速率与时间节点范围的预测模型,提升异常趋势预测的实时性与精度,增强设备运维的可靠性。