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申请/专利权人：广东辛顿科技有限公司
摘要：本申请公开了一种边云协同的动设备故障分析方法、装置、电子设备及介质，可广泛应用于动设备技术领域。本申请通过在云端获取每个传感器边缘端对应动设备的第一振动信息以及设备信息后，根据所有第一振动信息对重量级故障诊断模型进行故障关联性训练后，根据设备信息对训练后的重量级故障诊断模型进行再次训练，以生成轻量级故障诊断模型，然后将轻量级故障诊断模型发送到设备信息对应的目标传感器边缘端，以使目标传感器边缘端通过轻量级故障诊断模型进行动设备故障分析，从而使得边缘端无需将振动信息实时上传到云端，有效降低边缘端与云端的通信量，同时通过轻量级故障诊断模型进行故障分析，有效提高故障诊断结果的准确度。
主权项：1.一种边云协同的动设备故障分析方法，其特征在于，所述方法应用于云端，所述云端与至少一个传感器边缘端进行交互；所述方法包括：获取每个所述传感器边缘端对应动设备的第一振动信息，所述第一振动信息包括历史振动波形和历史振动频谱；以及获取每个所述传感器边缘端对应动设备的设备信息，所述设备信息包括设备型号、设备参数和设备部件类型；根据所有所述第一振动信息对重量级故障诊断模型进行故障关联性训练，所述故障关联性用于表征所述第一振动信息与故障类型之间的关联性；根据所述设备信息对训练后的所述重量级故障诊断模型进行再次训练，生成轻量级故障诊断模型；将所述轻量级故障诊断模型发送到所述设备信息对应的目标传感器边缘端，以使所述目标传感器边缘端通过所述轻量级故障诊断模型进行动设备故障分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东辛顿科技有限公司 边云协同的动设备故障分析方法、装置、电子设备及介质
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