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申请/专利权人：山西思极科技有限公司
摘要：本发明公开了基于K‑means聚类分析自动识别设备缺陷的系统，具体涉及自动检测领域，包括数据采集模块、数据处理模块、特征提取与选择模块、执行K‑means聚类模块、缺陷识别模块、结果输出与应用模块；本发明，数据采集模块负责收集设备在正常运行期间生成的各种传感器数据；其次，数据处理模块对采集到的原始数据进行预处理；接着，特征提取与选择模块根据设备的具体类型和运行特点，从处理过的数据中提取出能够代表设备状态的关键特征，执行K‑means聚类模块确定了聚类数K，确定最佳的聚类数量，以便将数据分组分析与已知设备正常运行状态相异的聚类群，并查询表征设备的异常和缺陷状态。
主权项：1.基于K-means聚类分析自动识别设备缺陷的系统，其特征在于，包括：数据采集模块：用于采集设备在正常运行期间所生成的各种传感器数据；数据处理模块：用于对数据采集模块中采集到的原始数据进行处理；特征提取与选择模块：用于根据设备的具体类型和运行特点，从处理过的数据中提取出能够代表设备状态的关键特征；并选择随机森林聚类分析有高贡献度的特征；执行K-means聚类模块：确定聚类数K：根据业务需求和数据的特性，确定聚类的数量；缺陷识别模块：用于根据聚类结果，分析与已知设备正常运行状态相异的聚类群，并查询表征设备的异常或缺陷状态；结合设备的历史维修记录、故障数据库等信息，对疑似缺陷的聚类群进行标记和验证；结果输出与应用模块：用于将聚类和识别的结果整理成报告，输出给设备管理和维护团队；结果可以用于直接指导维修决策、预防性维护计划的制定，或作为进一步故障诊断分析的基础。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西思极科技有限公司 基于K-means聚类分析自动识别设备缺陷的系统及方法
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