公开(公告)号：CN118779191A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410770636.8

申请日：2024-06-14

Applicant: 中国第一汽车股份有限公司

Inventor： 李岩 ,  董骐 ,  郭宏伟 ,  霍然 ,  辛凯 ,  刘浩 ,  何林宣 ,  王子睿 ,  陈仁奎 ,  冯皓

IPC: G06F11/34 ,  G06F18/25 ,  G06N3/044 ,  G06N3/048 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开一种设备故障预测和模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：将设备的样本运行数据和相应样本时间数据输入至待训练的模型；通过模型的样本异常分数获取层，基于样本运行数据和相应样本时间数据，获取样本异常分数；通过模型的故障预测层，利用参考分数生成器对样本异常分数进行正态分布拟合，得到样本正态分布，并基于样本异常分数和样本正态分布获取设备故障预测结果；以及基于设备故障预测结果确定训练损失函数的函数值，根据训练损失函数的函数值对设备故障预测模型中的模型参数进行调整。本发明实施例能够避免对大量历史故障数据的过度依赖，并反映设备随时间推移的状态变化。

公开(公告)号：CN118819925A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410803430.0

申请日：2024-06-20

Applicant: 中国第一汽车股份有限公司

Inventor： 杨东旭 ,  霍然 ,  渠谨黛 ,  董骐 ,  张云潇 ,  贾井全 ,  何林宣 ,  王子睿 ,  王海彬 ,  孙永健

IPC: G06F11/07 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开一种系统故障检测和模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将样本多数据源数据输入至待训练的系统故障检测模型；通过特征提取网络获取多个样本单数据源特征；通过模型的多个自编码器的编码器基于多个样本单数据源特征获取样本多数据源融合特征，并通过相应自编码器的解码器基于样本多数据源融合特征获取多个重构样本特征；通过分类检测网络，基于样本多数据源融合特征获取系统故障检测结果；以及基于系统故障检测结果和多个重构样本特征对所系统故障检测模型中的模型参数进行调整。本发明实施例能够对多数据源信息进行有效融合，提高系统故障检测的全面性、准确性和检测效率。