一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法

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一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法
申请号:CN202510898053
申请日期:2025-07-01
公开号:CN120448175B
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法,涉及能耗数据管理技术领域,本发明采集生产设备三维定位坐标并进行校准,提取历史故障事件对应的拓展时间窗口;分析出现生产设备运行故障时,生产设备之间的空间分布紧密度指标,依据经筛选处理后的数据建立生产设备的预调控模型;对当前空间内的生产设备进行运行监控,在监控到生产设备运行异常时进行报警,并对当前空间内的监测数据进行选择性传输;基于选择性传输的数据集对预调控模型进行再训练,动态调整预调控模型的隐藏层维度。避免数据遗漏,提高后续分析准确性;自适应调整报警灵敏度,减少冗余数据传输。
技术关键词
调控模型 数据管理系统 数据管理方法 设备运行故障 矩阵 集群 坐标 滑动窗口 能耗 分析单元 数据采集模块 监控传感器 数据采集单元 监测模块 卡尔曼滤波 调控单元 动态 网络 注意力机制
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