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申请/专利权人：江阴利港发电股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的设备劣化分析方法，包括以下步骤：步骤S1：获取设备参数的历史数据，利用历史数据训练机器学习回归模型；步骤S2：通过机器学习回归模型计算设备参数的预测值，并获取设备参数的实测值，从而得到预测值与实测值的偏差值；步骤S3：计算一段时间内偏差值的截断均值，将其作为设备参数的劣化值，通过劣化值来表征设备偏离正常状态的程度；步骤S4：根据设备运行要求和劣化值的历史变动范围，确定劣化值的健康阈值；步骤S5：根据劣化值的时间趋势，结合健康阈值，分析设备劣化程度和趋势。本发明建立了建立设备参数的机器学习模型来分析设备劣化情况，不易因为工况波动或环境剧烈变化而产生误报现象。
主权项：1.一种基于机器学习的设备劣化分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：获取设备参数的历史数据，利用历史数据训练机器学习回归模型；步骤S2：通过机器学习回归模型计算设备参数的预测值，并获取设备参数的实测值，从而得到预测值与实测值的偏差值；步骤S3：计算一段时间内偏差值的截断均值，将其作为设备参数的劣化值，通过劣化值来表征设备偏离正常状态的程度；步骤S4：根据设备运行要求和劣化值的历史变动范围，确定劣化值的健康阈值；步骤S5：根据劣化值的时间趋势，结合健康阈值，分析设备劣化程度和趋势。
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权利要求：
百度查询： 江阴利港发电股份有限公司 一种基于机器学习的设备劣化分析方法
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