公开(公告)号：CN119151515A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411301280.X

申请日：2024-09-18

Applicant: 淮北矿业股份有限公司

Inventor： 殷鹏 ,  雷雨 ,  姚磊 ,  王继伟 ,  卓书杰 ,  蔡德永 ,  张明泉 ,  乔梦楠

IPC: G06Q10/20 ,  G06N7/01 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯网络模型的矿用机电设备健康评估方法，利用自然语言处理技术将矿用机电设备相关资料转化为节点和边，构建贝叶斯网络模型；获取每个矿用机电设备的状态参考图谱和实时运行的状态图谱并进行相似度识别并计算失效概率；基于该失效概率将设备的实时运行数据输入到贝叶斯网络模型中，根据贝叶斯公式和条件独立性假设计算各节点的后验概率，得到设备的健康状态评估结果。本发明通过实时收集和处理矿用机电设备的各项运行参数并生成状态图谱，直观反映了矿用机电设备的健康状态；同时基于贝叶斯网络模型，动态的计算设备的故障率，为设备的预防性维护和故障预警提供精确的数据支持，有效降低了设备的维护成本。