摘要
本发明涉及智能电子设备的故障诊断技术领域,具体公开了智能电子设备故障诊断方法及系统,利用部署在设备表面的高精度温度传感器和外部高精度计时器,实时采集温度数据和操作响应时间,采用快速傅里叶变换和自回归积分滑动平均模型分别计算温度异常特征值和操作响应时间异常特征值,并将其构建成综合特征向量,基于这些特征向量,使用随机森林模型判断智能电子设备是否存在故障状态,并通过多元线性回归模型预测未来一段时间内设备发生故障的概率,对于非故障智能电子设备,系统根据预测结果制定个性化的动态维护计划,确保维护工作的精准性和高效性。
技术关键词
智能电子设备
故障诊断方法
构建机器学习模型
特征值
多元线性回归模型
ARIMA模型
随机森林模型
高精度温度传感器
数据采集模块
预警模块
故障诊断系统
故障诊断技术
识别模块
计划
序列
周期
频率
动态
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LSTM模型
特征值
序列
协方差矩阵
成分分析方法
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随机森林模型
分级机
变量