基于cems系统的风险评估故障诊断和故障自愈的方法

本发明属于cems系统技术领域，且公开了基于cems系统的风险评估故障诊断和故障自愈的方法，该方法基于机器学习机制实现故障诊断和自愈，其具体步骤为：步骤一，环境监测与数据上传；步骤二，远程控制与反馈；步骤三，机器学习模型训练；步骤四，预告警模块建立；步骤五，自愈模块建立。本发明通过实时监测、数据采集和机器学习模型的故障诊断，大幅提升了CEMS系统的可靠性与稳定性，在通过深度学习和机器学习技术，准确预测设备可能出现的问题，并对故障进行准确诊断，相较于传统方法，这种智能化的诊断机制能够有效减少人工干预需求，大大提高了工作效率，减少了设备停机时间和人工维护成本。