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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東叮當(dāng)云數(shù)字科技有限公司申請的專利融合混合專家模型的機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測方法、系統(tǒng)及智慧運維網(wǎng)關(guān)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119272097B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411823738.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)融合混合專家模型的機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測方法、系統(tǒng)及智慧運維網(wǎng)關(guān)是由宋建華設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本融合混合專家模型的機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測方法、系統(tǒng)及智慧運維網(wǎng)關(guān)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及融合混合專家模型的機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測方法、系統(tǒng)及智慧運維網(wǎng)關(guān)，涉及智能預(yù)測維護(hù)領(lǐng)域，包括：接收機(jī)電設(shè)備運行狀態(tài)矩陣；根據(jù)設(shè)備型號標(biāo)識，匹配混合專家模型；遍歷專家模型層進(jìn)行先驗，獲得故障預(yù)測準(zhǔn)確率列表；根據(jù)故障預(yù)測準(zhǔn)確率列表進(jìn)行專家模型集成配置，獲得專家模型集成方案；將專家模型集成方案發(fā)送至門控網(wǎng)絡(luò)，對機(jī)電設(shè)備運行狀態(tài)矩陣進(jìn)行處理，獲得機(jī)電設(shè)備預(yù)測故障元件。通過接收設(shè)備運行狀態(tài)矩陣，匹配相應(yīng)的混合專家模型，遍歷專家模型層獲得故障預(yù)測準(zhǔn)確率，再進(jìn)行專家模型集成配置，使用集成后的模型對設(shè)備運行狀態(tài)進(jìn)行處理，從而達(dá)到提高機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測精度的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)融合混合專家模型的機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測方法、系統(tǒng)及智慧運維網(wǎng)關(guān)在權(quán)利要求書中公布了：1.融合混合專家模型的機(jī)電設(shè)備故障預(yù)測方法，其特征在于，包括：接收機(jī)電設(shè)備運行狀態(tài)矩陣，其中，所述機(jī)電設(shè)備運行狀態(tài)矩陣具有設(shè)備型號標(biāo)識、設(shè)備元件服役年限標(biāo)識列表和設(shè)備元件維修次數(shù)標(biāo)識列表；根據(jù)所述設(shè)備型號標(biāo)識，匹配混合專家模型，其中，所述混合專家模型具有專家模型層和門控網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)所述設(shè)備型號標(biāo)識、所述設(shè)備元件服役年限標(biāo)識列表和所述設(shè)備元件維修次數(shù)標(biāo)識列表，遍歷所述專家模型層進(jìn)行先驗，獲得故障預(yù)測準(zhǔn)確率列表；根據(jù)所述故障預(yù)測準(zhǔn)確率列表進(jìn)行專家模型集成配置，獲得專家模型集成方案；將所述專家模型集成方案發(fā)送至所述門控網(wǎng)絡(luò)，對所述機(jī)電設(shè)備運行狀態(tài)矩陣進(jìn)行處理，獲得機(jī)電設(shè)備預(yù)測故障元件；其中，根據(jù)所述設(shè)備型號標(biāo)識、所述設(shè)備元件服役年限標(biāo)識列表和所述設(shè)備元件維修次數(shù)標(biāo)識列表，遍歷所述專家模型層進(jìn)行先驗，獲得故障預(yù)測準(zhǔn)確率列表，包括：以所述設(shè)備型號標(biāo)識、所述設(shè)備元件服役年限標(biāo)識列表和所述設(shè)備元件維修次數(shù)標(biāo)識列表為約束進(jìn)行故障樣本采集，采集先驗數(shù)據(jù)集，其中，任意一條先驗數(shù)據(jù)包括先驗樣本機(jī)電設(shè)備運行狀態(tài)矩陣和先驗樣本機(jī)電設(shè)備故障元件；獲得所述專家模型層的第一專家模型，對所述先驗樣本機(jī)電設(shè)備運行狀態(tài)矩陣進(jìn)行處理，獲得第一專家模型預(yù)測故障元件；統(tǒng)計所述先驗樣本機(jī)電設(shè)備故障元件與所述第一專家模型預(yù)測故障元件的交集故障元件，與所述先驗樣本機(jī)電設(shè)備故障元件與所述第一專家模型預(yù)測故障元件的并集故障元件的比值，設(shè)為第一專家模型故障預(yù)測準(zhǔn)確率；將所述第一專家模型故障預(yù)測準(zhǔn)確率添加進(jìn)所述故障預(yù)測準(zhǔn)確率列表；其中，根據(jù)所述故障預(yù)測準(zhǔn)確率列表進(jìn)行專家模型集成配置，獲得專家模型集成方案，包括：基于所述故障預(yù)測準(zhǔn)確率列表，從所述專家模型層中提取故障預(yù)測準(zhǔn)確率大于或等于故障預(yù)測準(zhǔn)確率閾值的目標(biāo)專家模型集合與故障預(yù)測準(zhǔn)確率集合；根據(jù)所述故障預(yù)測準(zhǔn)確率集合對所述目標(biāo)專家模型集合進(jìn)行加權(quán)全連接，獲得所述專家模型集成方案。

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