摘要
本发明公开了一种电机运行周期监测告警方法及系统,涉及电机监测技术领域,包括采用分布式传感器网络实时采集电机运行数据,使用边缘计算设备对采集的原始数据进行分析处理;将分析处理后的数据传输至云端数据中心,进行深度学习模型训练和特征提取,基于提取的特征划分电机运行周期;对划分的每个运行周期进行多维度异常检测生成异常指数,根据得到的异常指数进行电机运行周期监测告警。本发明能够提高系统的实时性和可靠性。比传统基于规则的方法更加灵活且准确,能够更全面地评估电机的状态变化,及时发出预警信号,减少不必要的停机时间和维护成本。
技术关键词
监测告警方法
分布式传感器网络
周期
深度学习模型训练
电机运行数据
云端数据中心
局部敏感哈希算法
指数
LSTM模型
统计特征
监测告警系统
电机监测技术
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