摘要
本发明属于化工设备故障预警技术领域,提供了一种基于物联网的化工设备故障预警系统,包括智能传感网络、动态数据分析引擎、故障预警与决策支持系统、自适应学习模块和集成可视化界面;本发明通过智能传感网络实时采集设备数据,利用动态数据分析引擎进行实时分析和预测,实现了故障预警的准确性和时效性提升;同时,自适应学习模块能够不断优化算法参数,提高预测性能;故障预警与决策支持系统提供维护建议和优化方案,集成可视化界面方便用户管理设备,整体提高了化工设备的管理效率和安全性。
技术关键词
故障预警系统
化工设备
动态数据分析
决策支持系统
可视化界面
历史故障数据
设备运行状态
蒙特卡洛模拟方法
机器学习算法
物联网通信模块
故障预警技术
预测设备故障
识别异常数据
采集设备
实时数据
预警算法
传感
深度学习模型
学习设备
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神经网络模型
超图模型
顶点
围术期
交叉验证方法
智慧景区
动态贝叶斯网络
解析方法
游客流量数据
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