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申请/专利权人：深圳市玄羽科技有限公司
摘要：本申请的实施例提供了一种应用于工业互联网的故障预测方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该应用于工业互联网的故障预测方法包括：获取当前工业生产过程中的运行数据以及所述运行数据关联的配件信息；根据运行数据中的运行参数和本轮运行时长，以及预设的参数阈值确定异常运行占比；获取所述配件标识对应的使用寿命，根据所述总运行时长和所述使用寿命确定配件的有效寿命占比；基于所述异常运行占比和所述有效寿命占比确定所述配件发生故障的概率。通过根据配件实际的运行参数值确定异常运行占比，同时将配件的运行时长和使用寿命也考虑进故障的预测中，保证了故障预测的全面和精确，提高了工业生产中的设备监控的效率和可靠性。
主权项：1.一种应用于工业互联网的故障预测方法，其特征在于，包括：获取当前工业生产过程中的运行数据以及所述运行数据关联的配件信息；所述运行数据包括运行参数、本轮运行时长以及总运行时长，所述配件信息包括配件标识；根据所述运行数据中的运行参数和本轮运行时长，以及预设的参数阈值，确定异常运行占比；获取所述配件标识对应的使用寿命，根据所述总运行时长和所述使用寿命，确定配件的有效寿命占比；基于所述异常运行占比和所述有效寿命占比，确定所述配件发生故障的概率；其中，根据所述运行数据中的运行参数和本轮运行时长，以及预设的参数阈值，确定异常运行占比，包括：计算所述运行参数Par_fun和所述参数阈值Par_thr之间的参数差值Par_dif为：Par_dif＝Par_thr-Par_fun根据所述参数差值与所述参数阈值之间的比值，以及所述本轮运行时长Tim_rod，确定异常运行占比Por_abn为： 其中，γ表示预设的异常因子；其中，获取当前工业生产过程中的运行数据以及所述运行数据关联的配件信息，包括：基于设定的数据获取周期，通过预设的传感器获取当前工业生产过程中的运行数据，并从数据库中获取与所述运行数据关联的配件信息；其中，根据所述总运行时长和所述使用寿命，确定配件的有效寿命占比，包括：根据所述使用寿命和所述总运行时长之间的比值，确定配件的已用时间占比；基于所述已用时间占比确定配件的有效寿命占比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市玄羽科技有限公司 应用于工业互联网的故障预测方法及相关设备
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