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申请/专利权人：太原理工大学
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261040A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06N3/0464;H04L67/10;H04L67/00;G06Q50/02;G06F119/04
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开一种矿山机械设备关键零部件剩余寿命预测云边协同系统。系统包括：KubeEdge边缘计算平台和Web服务；Web服务在KubeEdge边缘计算平台上集成运行，Web服务用于与用户交互，获取用户需求，并基于用户需求对KubeEdge边缘计算平台上的Web服务进行访问和使用；KubeEdge边缘计算平台用于对深度学习模型进行云边协同训练，训练好的深度学习模型嵌入所述KubeEdge边缘计算平台上的Web服务，对矿山机械设备关键零部件的剩余寿命进行云边协同预测。本发明将深度学习技术、边缘计算技术、云边协同机制进行融合，提高了矿山机械设备关键零部件剩余寿命预测的稳定性、容错性和敏捷性。
主权项：1.一种矿山机械设备关键零部件剩余寿命预测云边协同系统，其特征在于，所述系统包括：KubeEdge边缘计算平台和Web服务；所述Web服务在所述KubeEdge边缘计算平台上集成运行，所述Web服务用于与用户交互，获取用户需求，基于所述用户需求对所述KubeEdge边缘计算平台上的Web服务进行访问和使用；所述KubeEdge边缘计算平台用于对深度学习模型进行云边协同训练，训练好的深度学习模型嵌入所述KubeEdge边缘计算平台上的Web服务，最后对矿山机械设备关键零部件的剩余寿命进行云边协同预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 一种矿山机械设备关键零部件剩余寿命预测云边协同系统
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