摘要
本申请公开了基于物联网的工厂设备故障预警系统及方法,涉及故障预警技术领域,解决了现有技术无法准确预测设备运行数据,难以保证故障预警精度的技术问题;本申请在采集设备运行数据的基础上通过神经网络一预测各类型数据在未来各时间点的范围限值,若范围限值处于对应数据类型的标准数据范围内时,则设备不会发生故障;同时,通过神经网络二预测各预测时间点的故障信息;本申请通过预测设备运行数据在若干预测时间点的范围限值,在综合考虑数据变化趋势的同时提高故障预警精度,同时通过神经网络二挖掘各设备运行数据与设备故障之间的关系,挖掘出设备可能出现的故障以及对应概率,为工作人员提供足够参考数据。
技术关键词
工厂设备故障
设备运行数据
长短期记忆神经网络
预警系统
设备运行状态
数据采集层
智能传感器
故障预警技术
正态分布模型
时序
数据变化趋势
数值
标记
预警方法
采集设备
精度
校准
信号
基准
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作业设备
设备状态信息
预警方法
孪生神经网络
上水设备
气象预警方法
气象灾害预警
作物生长模型
非暂态计算机可读存储介质
气象预警系统
训练机器学习模型
预警模型
样本
数据
支持向量机模型
多维度传感器
糖尿病足溃疡
多模态生理
数据预处理系统
预警系统