摘要
本发明提供一种实验室故障自动诊断系统及方法,所述实验室故障自动诊断系统包括传感器模块、机器视觉模块、数据处理与分析模块、故障报告与建议模块;所述实验室故障自动诊断方法包括以下步骤:S1:实时收集实验室环境数据;S2:实时监控实验室中的设备状态;S3:对采集的数据进行分析和处理;S4:生成故障报告;本发明提出的实验室故障自动诊断系统及方法通过集成机器学习算法和数据处理技术对实验室环境及设备进行诊断,识别出故障类型以及位置,无需依赖大量人工巡检和故障判断,降低了人工成本,避免了因人为判断错误导致的维修费用和实验中断成本,大大提高了故障发现与响应的速度,减少了由于人为疏忽而导致的延迟。
技术关键词
故障自动诊断方法
故障自动诊断系统
机器学习模型
机器视觉模块
实验室设备
传感器模块
历史故障数据
空气流量传感器
气体浓度传感器
分析模块
报告
实验室排风设备
时间序列分析方法
温湿度传感器
优化机器学习
集成机器学习
故障原因分析
实时图像
红外传感器
系统为您推荐了相关专利信息
深度强化学习模型
客户端
学习优化方法
服务器
策略
实时数据
无人机电力巡检
网络信号强度
机器学习模型
构建知识图谱
学习系统
XGBoost模型
电子背散射衍射仪
数据收集模块
图像
缺陷分析方法
机器学习模型
测试集成电路
检测集成电路
晶圆