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公开(公告)号：CN117472017A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310938933.4
申请日：2023-07-28
Applicant: 通用电气公司
Abstract: 本发明的主题是“用于使用机器学习估计风力涡轮机组件的未来故障风险的系统和方法”。一种用于估计工业资产的组件的未来故障风险的方法。方法包括接收与工业资产或工业资产群组关联的多个不同类型的数据。多个不同类型的数据至少包括可靠性数据(诸如时间‑对‑事件数据)。方法还包括基于可靠性数据和可用时间‑序列测量来生成组件的故障预测模型。进一步地，方法包括基于在所接收的数据中可用的数据的类型将故障预测模型应用于不同类型的数据。所应用的故障预测模型包括默认模型、条件生存模型或联合条件生存模型中的一个。因此，方法包括经由故障预测模型来估计工业资产的未来故障风险，并且根据需要实现控制措施。
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