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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810760940.9 | 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 |
申请日: | 2018-07-11 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B23/02搜分类 部件 在线学习搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |