公开(公告)号：CN115859058A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202310166830.0

申请日：2023-02-27

Applicant: 中南大学湘雅医院

Inventor： 龙凤舞 ,  谢敬华

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/24 ,  G06F18/241 ,  G06N3/048 ,  G06N3/086 ,  G06N3/126

Abstract: 本申请公开了一种基于宽度学习网络的UPS故障预测方法和系统，该方法包括：将UPS电源电池不同状态下的历史数据；确定宽度学习网络中特征节点、增强节点、特征窗口数参数的取值范围；引入模拟退火算法，改进遗传算法中的变异操作，得到改进的遗传算法；通过改进的遗传算法对宽度学习参数进行寻优；依据网格搜索算法和K‑sigma模型，确定UPS电源正常电池的阈值范围；综合运用GA+BLS+K‑sigma，得到最终的预测、诊断模型，实时监测UPS电源电池的状态。通过本申请解决UPS电池常规运维处理模式中的不足，故障预测方法能兼顾效率和准确，降低维修成本及减少设备意外停机时间，满足UPS故障预测高可靠的要求。

公开(公告)号：CN115859058B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310166830.0

申请日：2023-02-27

Applicant: 中南大学湘雅医院

Inventor： 龙凤舞 ,  谢敬华

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/24 ,  G06F18/241 ,  G06N3/048 ,  G06N3/086 ,  G06N3/126