摘要
一种基于多传感器监控的故障预测与预警系统及方法,属于大数据领域,该方法包括部署多种类型的传感器,实时采集设备运行数据,形成多维度的原始数据集;对数据进行预处理去除异常值和缺失值,采用滤波器去除传感器数据中的噪声,将不同量纲的数据转换到统一范围,从预处理后的数据中提取时域特征和频域特征;将不同传感器的特征进行融合,形成综合特征向量;基于历史数据,使用机器学习算法训练故障预测模型;将实时采集的传感器数据输入训练好的模型,计算故障发生的概率,设定预警阈值,当预测的故障概率超过阈值时,触发预警。本发明实时采集设备运行数据,及时发现潜在故障,提前预警,减少设备停机时间,提升生产效率。
技术关键词
多传感器监控
预警方法
故障预测模型
机器学习算法
时域特征
数据
频域特征
采集设备
预警系统
特征值
矩阵
滤波器
交叉验证方法
长短期记忆网络
输入输出单元
噪声
模型训练模块
存储计算机程序
系统为您推荐了相关专利信息
一致性测试
神经网络模型
调制特征
频域特征
时域特征
工程防护网
环境模拟装置
高精度传感器
远程监控系统
集成控制系统
噪声数据
标签
训练预测模型
高效数据处理
少量标注数据
故障预测模型
历史故障数据
工厂设备
信息化方法
物联网技术
偏差
预警方法
桥式起重机吊装
坐标系
AI识别技术