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为解决智能巡检机器人面对设备过热缺陷不够“智能”的问题,建立了基于智能巡检机器人的隐患预警模型。模型抽取智能巡检机器人实测的设备温度、环境温度及数据综合应用系统中的间隔负荷数据,采用 BP 人工神经网络算法、多元非线性回归分析等理论进行深度挖掘,实现了缺陷阈值的自适应。同时考虑缺陷在时间序列上的特性,建立了完善的隐患研判、缺陷发展模型,最终通过缺陷发展进度表展示预测结果,为公司经营决策提供科学依据。