[發明專利]一種基于HTM的傳送帶故障預測方法、系統及裝置在審
| 申請號： | 201711270999.1 | 申請日： | 2017-12-05 |
| 公開（公告）號： | CN108268970A | 公開（公告）日： | 2018-07-10 |
| 發明（設計）人： | 黃勁;趙舒陽 | 申請（專利權）人： | 盈盛資訊科技有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04 |
| 代理公司： | 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 | 代理人： | 朱曉敏;胡輝 |
| 地址： | 中國香港新界沙田香港科學園科*** | 國省代碼： | 中國香港;81 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 故障預測 傳送帶 系統及裝置 傳送帶設備 狀態數據 存儲器 使用便利性 采集單元 處理單元 工作負擔 工作效率 人工更新 輸出異常 算法模型 預先定義 加載 工作量 傳送 采集 關聯 挖掘 運營 機場 應用 | ||
1.一種基于HTM的傳送帶故障預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
采集傳送帶設備的狀態數據；
將傳送帶設備的狀態數據輸入至HTM算法模型進行處理，從而輸出異常分數。
2.根據權利要求1所述一種基于HTM的傳送帶故障預測方法，其特征在于，所述將傳送帶設備的狀態數據輸入至HTM算法模型進行處理，從而輸出異常分數這一步驟，其具體包括：
對采集得到的傳送帶設備的狀態數據進行清理歸集處理，從而剔除異常的狀態數據；
將清理歸集處理后得到的狀態數據輸入至HTM算法模型進行處理，從而輸出異常分數。
3.根據權利要求1或2所述一種基于HTM的傳送帶故障預測方法，其特征在于，所述HTM算法模型中的自我學習子模型采用了隨機淘汰機制來實現；所述自我學習子模型所對應的自我學習步驟包括：
利用預設數據范圍，對輸入至HTM算法模型的狀態數據進行隨機數分配；
當狀態數據所分配到的隨機數小于選定隨機值時，淘汰該狀態數據。
4.根據權利要求3所述一種基于HTM的傳送帶故障預測方法，其特征在于，所述選定隨機值的獲取步驟包括：
從預設數據范圍中隨機選取一數值；
將選取出的數值作為選定隨機值。
5.根據權利要求1或2所述一種基于HTM的傳送帶故障預測方法，其特征在于，所述傳送帶設備的狀態數據是由設置在傳送帶設備上的傳感器檢測得到的。
6.根據權利要求6所述一種基于HTM的傳送帶故障預測方法，其特征在于，所述傳感器包括溫度傳感器、振動傳感器、噪聲傳感器和/或壓力傳感器。
7.根據權利要求1或2所述一種基于HTM的傳送帶故障預測方法，其特征在于，所述將傳送帶設備的狀態數據輸入至HTM算法模型進行處理，從而輸出異常分數這一步驟之后設有以下步驟：
判斷異常分數是否大于等于閾值，若是，則判斷傳送帶設備處于異常狀態；反之，則判斷傳送帶設備處于正常狀態。
8.一種基于HTM的傳送帶故障預測系統，其特征在于，包括：
采集單元，用于采集傳送帶設備的狀態數據；
處理單元，用于將傳送帶設備的狀態數據輸入至HTM算法模型進行處理，從而輸出異常分數。
9.根據權利要求8所述一種基于HTM的傳送帶故障預測系統，其特征在于，還包括：
判斷單元，用于判斷異常分數是否大于等于閾值，若是，則判斷傳送帶設備處于異常狀態；反之，則判斷傳送帶設備處于正常狀態。
10.一種基于HTM的傳送帶故障預測裝置，其特征在于，包括：
至少一個處理器；
至少一個存儲器，用于存儲至少一個程序；
當所述至少一個程序被所述至少一個處理器執行，使得所述至少一個處理器實現如權利要求1-7任一項所述一種基于HTM的傳送帶故障預測方法。
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