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专利名称：基于在线学习的复杂工业关键部件故障预测方法及系统申请号：2018107609409 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：部件在线学习相似专利发布日：2023/04/04
摘要：本发明涉及复杂工业设备故障预测技术领域，具体涉及一种基于在线学习的复杂工业关键部件故障预测方法及系统，通过建立基于在线学习的复杂工业关键部件故障预测体系，再通过规范化的故障预测结果不确定性评估体系改进故障预测体系，构建组合预测模型体系，将获取到的复杂工业关键部件的健康特征指数作为输入数据，通过组合预测模型体系获得预测结果，能有效提高制造过程中复杂工业关键部件的故障预测精确度。

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