专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]故障预测系统和故障预测方法-CN201880081401.0有效
  • 早川干 - 株式会社日立制作所
  • 2018-01-19 - 2023-08-29 - G06Q10/04
  • 将从相当于故障预测执行时刻的基准时刻回溯规定的第一期间长度的时刻起到基准时刻为止的期间作为征兆检测期间,如果从基准时刻起经过规定的第二期间长度后未发生故障,则将到第二期间长度为止的期间作为预测对象期间,如果从基准时刻起经过第二期间长度后发生故障,则将到故障发生时刻为止的期间作为预测对象期间,使基准时刻依次变更;将基于征兆检测期间的运行日志信息得到的特征量作为解释变量,并将基于与预测对象期间的故障记录信息中的故障发生相对应的运行日志信息中的特定事件是否发生,和从基准时刻起到故障发生时刻为止的期间长度得到的故障指标值作为响应变量,进行机器学习。
  • 故障预测系统方法
  • [发明专利]网络设备捆绑端口的故障定位方法及装置-CN201911255930.0有效
  • 王建;耿开 - 中盈优创资讯科技有限公司
  • 2019-12-10 - 2023-05-12 - H04L41/0677
  • 本发明提供了一种网络设备捆绑端口的故障定位方法及装置,该方法包括:根据网络设备的每个捆绑端口的多个成员端口在当前时刻的带宽利用率,获得每个捆绑端口的当前时刻的变异系数,所述当前时刻的变异系数用于判断该捆绑端口在当前时刻是否发送故障;将每个捆绑端口的当前时刻的变异系数与历史基线变异系数进行比较,确定当前时刻发生故障的捆绑端口,其中,每个捆绑端口的历史基线变异系数是根据每个捆绑端口的多个历史变异系数获得的;对当前时刻每个发生故障的捆绑端口,根据该发生故障的捆绑端口中每个成员端口的带宽利用率,确定当前时刻发生故障的成员端口。本发明可以对网络设备捆绑端口中发生故障的成员端口进行定位,效率高。
  • 网络设备捆绑端口故障定位方法装置
  • [发明专利]获取光路故障位置的方法、装置和系统-CN200810089524.7有效
  • 刘武剑;曾小飞 - 华为技术有限公司
  • 2008-04-02 - 2008-09-03 - H04B10/08
  • 本发明实施例公开了两种获取光路故障位置的方法,一种方法包括:获取光路发生故障故障时刻;获取第一个发生错误的下行数据从OLT出发的下行时刻;将所述故障时刻与所述下行时刻取差后,与所述下行数据的下行速率相乘,得积一,将所述积一确定为故障点与OLT之间的距离;或获取光路发生故障故障时刻;获取第一个发生错误的上行数据从ONT出发的上行时刻;将所述故障时刻与所述上行时刻取差后,与所述上行数据的上行速率相乘,得积二,将所述光路的长度减去所述积二,得到差值,将所述差值作为故障点与OLT之间的距离。还公开了两种获取光路故障位置的装置及系统,利用本发明实施例,能够经济便宜、简便迅速地进行故障点的位置确定。
  • 获取故障位置方法装置系统
  • [发明专利]服务器故障预测方法、装置和计算机可读介质-CN202110554685.4有效
  • 王嘉诚;张少仲 - 中诚华隆计算机技术有限公司
  • 2021-05-21 - 2021-08-17 - G06F11/34
  • 本发明涉及一种服务器故障预测方法、装置和计算机可读介质,该方法包括:通过预先对神经网络预测模型进行训练,利用神经网络预测模型对当前时刻服务器是否发生故障进行预测,当服务器在当前时刻发生故障时,确定需要预测未来某一个时刻的目标时刻以及至少两个历史时刻,然后获取每一个历史时刻对应各关联参数的状态值,接下来利用该关联参数对应每一个历史时刻的状态值以及当前时刻的状态值,确定在目标时刻对应该关联参数的状态值,最后利用在目标时刻对应各关联参数的状态值以及神经网络预测模型,预测在目标时刻该服务器是否发生故障。本方案,可以实现对服务器在未来的目标时刻是否会发生故障进行预测。
  • 服务器故障预测方法装置计算机可读介质
  • [发明专利]事故原因确定方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202210663420.2在审
  • 王一炜;韩旭 - 广州文远知行科技有限公司
  • 2022-06-13 - 2022-09-23 - B60W50/02
  • 本申请提供了一种事故原因确定方法、装置、存储介质及计算机设备,方法包括:在自动驾驶车辆发生事故的情况下,将事故排查时段所对应的硬件设备检测数据和软件模块结果数据作为事故数据;对于事故排查时段的每一排查时刻,分别根据硬件设备检测数据和软件模块结果数据确定自动驾驶车辆在该排查时刻下所存在的硬件故障和软件故障,以分别得到该排查时刻对应的硬件故障信息和软件故障信息;基于各个排查时刻、每一排查时刻对应的硬件故障信息和每一排查时刻对应的软件故障信息,从各个排查时刻中确定事故关键时刻;事故关键时刻用于定位导致事故发生的原因故障的出现时刻。采用本申请的方法可以提高事故原因故障的分析效率。
  • 事故原因确定方法装置存储介质计算机设备
  • [发明专利]一种混合多端直流输电线路的故障定位方法-CN202111305768.6在审
  • 王栋;张典;乔峰;孙晓;高孟友;李振伟;侯梦倩 - 青岛科技大学
  • 2021-11-05 - 2022-04-12 - G01R31/08
  • 本发明公开了一种混合多端直流输电线路的故障定位方法,包括:分别获取线路每端的初始故障行波波头的时频特性;分别获取线路每端的故障行波波头的抵达时刻,根据线路每端的时频特性确定线路每端的故障行波波头的抵达时刻对应的故障行波波头频率;根据线路每端的依频特性和所述故障行波波头频率,确定线路每端的故障行波波速;根据线路每端的故障行波波速和故障行波波头的抵达时刻,确定故障发生时刻;根据线路每端的故障行波波速和故障发生时刻,确定线路每端的故障区间识别参数;基于线路每端的故障区间识别参数确定故障位置。应用本发明,能够实现对混合多端直流输电线路的故障的精确定位。
  • 一种混合多端直流输电线路故障定位方法

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