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龍圖騰網(wǎng)恭喜上海至數(shù)企業(yè)發(fā)展有限公司申請(qǐng)的專利設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN112418065B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202011304728.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F11/30；該發(fā)明授權(quán)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由邱濤;袁松;周軼璐;楊晗;李廣國(guó)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-11-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，針對(duì)現(xiàn)有的依靠人工設(shè)定的閾值進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別的方法可靠性低且誤識(shí)率高的問(wèn)題，通過(guò)創(chuàng)建基于K?means聚類算法與現(xiàn)場(chǎng)業(yè)務(wù)狀態(tài)標(biāo)注的半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，將設(shè)備狀態(tài)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分簇，得到多個(gè)聚類狀態(tài)，將設(shè)備的聚類狀態(tài)與業(yè)務(wù)狀態(tài)進(jìn)行匹配，確定聚類中心和距離算法，基于設(shè)備的現(xiàn)場(chǎng)狀態(tài)切換與設(shè)備的原理，來(lái)限制狀態(tài)切換時(shí)的識(shí)別范圍，并根據(jù)歷史的狀態(tài)切換數(shù)據(jù)對(duì)切換后的狀態(tài)進(jìn)行有限概率集下的預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率的提升。

本發(fā)明授權(quán)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，包括：創(chuàng)建基于K-means聚類算法的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，將設(shè)備狀態(tài)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分簇，得到多個(gè)聚類狀態(tài)；采集設(shè)備的業(yè)務(wù)狀態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)業(yè)務(wù)狀態(tài)進(jìn)行定義及分類；對(duì)業(yè)務(wù)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類標(biāo)注，將聚類狀態(tài)與設(shè)備的業(yè)務(wù)狀態(tài)進(jìn)行匹配，確定聚類中心及距離算法，得到基于K-means聚類算法與業(yè)務(wù)狀態(tài)標(biāo)注的半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型；基于設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)及運(yùn)行原理，結(jié)合有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)，對(duì)設(shè)備的業(yè)務(wù)狀態(tài)的遷移進(jìn)行標(biāo)注，限定設(shè)備的狀態(tài)遷移規(guī)則，得到設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別模型；獲取待識(shí)別狀態(tài)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，將運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別模型，輸出設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)；所述創(chuàng)建基于K-means聚類算法的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型進(jìn)一步包括：a.獲取n個(gè)設(shè)備狀態(tài)的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)成樣本集，在樣本集中隨機(jī)選取k個(gè)樣本點(diǎn)充當(dāng)各個(gè)樣本簇的中心點(diǎn)；b.計(jì)算所有樣本點(diǎn)與各個(gè)簇中心之間的距離，將樣本點(diǎn)劃入距離最近的簇中；c.根據(jù)簇中已有的樣本點(diǎn)，重新計(jì)算簇中心；d.重復(fù)步驟b和c，直到簇的中心不再發(fā)生遷移；所述對(duì)業(yè)務(wù)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類標(biāo)注，將聚類狀態(tài)與設(shè)備的業(yè)務(wù)狀態(tài)進(jìn)行匹配進(jìn)一步包括：基于低密度分離假設(shè)，對(duì)業(yè)務(wù)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類標(biāo)注；將理論狀態(tài)下的聚類數(shù)據(jù)簇與設(shè)備的真實(shí)業(yè)務(wù)狀態(tài)進(jìn)行對(duì)應(yīng)匹配；所述基于設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)及運(yùn)行原理，結(jié)合有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)，對(duì)設(shè)備的業(yè)務(wù)狀態(tài)的遷移進(jìn)行標(biāo)注，限定設(shè)備的狀態(tài)遷移規(guī)則進(jìn)一步包括：將設(shè)備的業(yè)務(wù)狀態(tài)分為待機(jī)狀態(tài)、開(kāi)機(jī)狀態(tài)、多種工作狀態(tài)及關(guān)機(jī)狀態(tài)；當(dāng)設(shè)備從關(guān)機(jī)狀態(tài)切換到開(kāi)機(jī)狀態(tài)時(shí)，需先從關(guān)機(jī)狀態(tài)切換到待機(jī)狀態(tài)，再?gòu)拇龣C(jī)狀態(tài)切換到開(kāi)機(jī)狀態(tài)；當(dāng)設(shè)備從一種工作狀態(tài)切換到另一種工作狀態(tài)時(shí)，需先切換為待機(jī)狀態(tài)，再?gòu)拇龣C(jī)狀態(tài)切換到另一種工作狀態(tài)。

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