摘要
本申请公开了一种基于物联网的水泵站故障监测方法及系统,涉及数据处理、人工智能技术,包括:获取数据采集模块采集的泵站内水泵的多项运行状态参数,其中预先在监控区域范围内泵站的各水泵设置数据采集模块,以实现远方数据采集;以及,获取泵站运行的关联因素;将所采集的各项运行状态参数以及关联因素进行拼接,以获得水泵组合数据;提取所述水泵组合数据的特征信息,以及将提取的特征信息输入预先训练的TimesNet模型,以利用所述TimesNet模型输出预测结果;根据输出的预测结果,判断水泵站是否可能存在故障,以完成故障监测。本申请的方法能够实现对泵站特别是对于微型泵站的远程监测、异常预判,提高对泵站的监控管理效率。
技术关键词
故障监测方法
水泵
历史监测数据
语义关联度
数据采集模块
文本
故障监测系统
序列
样本
微型泵站
大语言模型
人工智能技术
标记
变量
存储器
处理器
偏差
系统为您推荐了相关专利信息
风险预测模型
数字孪生体
施工智能
多模态传感器
轨迹
优化安装方法
冷凝水排水管
房屋结构
中央空调室内机
因子
优化工艺参数
异常状态
工业控制方法
板材特征
卷板设备
动态追踪方法
动态追踪系统
信号
卷积神经网络模型
指数
执行机构控制器
起重机运行状态
循环神经网络模型
预测风险值
起重机控制