摘要
本发明提出了一种基于人工智能的自适应通讯设备故障预测与维护系统。该系统利用数据分析和机器学习技术,实时分析多模态传感器数据,动态调整故障预测模型,以适应设备状态变化。集成了性能评估、智能维护决策、预测性维护和故障诊断功能,以及自愈能力,确保维护的及时性和准确性。通过云边协同计算,系统快速响应数据处理,增强安全性。维护知识库的持续更新,优化系统以适应新技术。该系统提高了设备的可靠性和维护效率,为用户提供个性化智能维护方案,具有广泛应用前景和实用价值。
技术关键词
性能退化评估
自定义模型
决策支持系统
故障预测模型
通讯设备
更新系统
集成模块
系统响应时间
数据采集模块
数据分析技术
设备运行状态
深度学习算法
资源优化算法
资源调度算法
云端数据处理
设备状态监控
故障诊断功能
多模态传感器
实时监测设备
入侵检测系统
系统为您推荐了相关专利信息
验证特征
凭证
智慧园区管理系统
分布式账本
动态镜像
电化学储能电站
报警方法
设备性能数据
故障预测模型
环境监测数据
信号监测系统
长距离通信
光纤
故障诊断模型
故障恢复时间
数据平台
视频监测装置
数字孪生体
轨道列车
地面