实时振动数据采集与分析方法及相关系统

本发明属于数据分析技术领域，公开了实时振动数据采集与分析方法及相关系统，发明采用LSTM神经网络能够捕捉振动信号中的时序特征，保留了时域信息，从而能够更准确地反映发电机组运行状态的变化。通过LSTM神经网络和K‑means聚类算法的结合，模型能够深入学习振动信号的复杂特征，并区分出不同的模式，进而提升异常数据的识别精度。K‑means聚类在数据处理过程中可以对信号进行分类，使得训练后的LSTM模型更加精准和有效。LSTM神经网络具有处理长序列数据的能力，能够在多种模式下自适应地分析不同的振动状态信号，不仅限于特定模式的运行状态，因此适用于复杂的发电机组运行环境。