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开发区天华北街11号院1号楼13层本发明公开了工业互联网数据实时预测系预测系统包括信息收集模块、运行状态评测模运行状态评估值Ose来获取初始的检修频次Jp，在工业设备存在波动的前提下继续判断是否人据初始的检修频次Jp和预设时间周期S内提取运行状态评估值Ose超过标准阈值组的最大差值来获取检修调整频次Jtp，实现了对不同状态下工业设备能够在发生故障前即可通过检修排除故2若是未来的运行状态评估值Ose处于标准阈值组的范围内，则根据当前运行状态评估根据当前运行状态评估值Ose来制定检修策略的S202、根据T时间内不同时刻下运行状态评估值的平均值以及运行状态评估值Jtp＝int(c1*Jp+ln(c2*Cs3α>β>0。S103、将验证集输入到训练好的模型中进行验证7.工业互联网数据实时预测方法，使用权利要求1至预测模型将预测的运行状态评估值Ose以曲线图的形式4根据当前运行状态评估值Ose来制定检修策略的S202、根据T时间内不同时刻下运行状态评估值的平均值以及运行状态评估值Jtp＝int(c1*Jp+ln(c2*Cs5测时需要综合考虑到对应工业设备所产生的参数，通过互联网将各个参数汇总至预测系对于工业设备的检修调控还是无法做到精确调节，后续若是应对工业设备检修不够及时，依据当前运行状态评估值Ose来获取初始的检修频次Jp，在工业设备存在波动的前提下继时间周期S内提取运行状态评估值Ose超过标准阈值组的最大差值来获取检修调整频次6时间H内观察工业设备的运行情况，若不是，则在初始检修策略的基础上继续调整检修频>0。[0026]进一步的，将对应工业设备未来的运行状态评估值Ose与预设的标准阈值组进行7设备的使用时长和运行状态波动系数的预设比例系数，且b2＞b1＞0，C为常数修正系数，[0034]进一步的，在确定是人为调控的条件下，在预定时间H内观察工业设备的运行情故障预测模型将预测的运行状态评估值Ose以曲线图的形式进8始的检修频次Jp和预设时间周期S内提取运行状态评估值Ose超过标准阈值组的最大差值9[0069]系统计算处理得到各个时刻下对应的运行状态评估值Ose，继而得到各个运行状用交叉验证的方法，将训练集输入到RNN模型中进行训练，调整模型参数以最小化损失函来时刻的工业设备对应运行状态评估值Ose的预测，并将预测的运行状态评估值Ose以图<oml2，未来的运行状态评估值Ose处于标准阈值组的范围内表示oml1≤Ose曲线图中分别为两条平行横向分布的基准线，各个时刻下的运行状态评估值Ose则形成对时间H内观察工业设备的运行情况，若不是，则在初始检修策略的基础上继续调整检修频的检修频次Jp和预设时间周期S内提取运行状态评估值Ose超过标准阈值组的最大差值来故障预测模型将预测的运行状态评估值

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