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
系统为您推荐了相关专利信息
机器学习模型
交换机
设备控制指令
故障预警方法
策略
配电网作业
监测预警系统
配电网施工
图像数据压缩
关键帧
气体监测方法
传感节点
混合预测模型
长短期记忆神经网络
数据交换格式
电力系统智能
故障分类模型
预警系统
深度学习算法
可见光图像