摘要
本申请公开了一种数字站房设备状态智能监测系统及方法,系统包括数据采集模块、多维度数据处理模块、LSTM神经网络分析模块和状态评估模块。数据采集模块通过多类型传感器组采集多模态时间序列数据;多维度数据处理模块对数据时空对齐与特征融合,构建复合特征向量;LSTM神经网络分析模块采用注意力门控机制融合双尺度特征,输出设备状态概率分布与剩余寿命预测值;状态评估模块基于动态贝叶斯网络更新设备健康状态后验概率,实现分级预警与维护决策。本发明提升了设备状态监测的精准性与预测性,满足数字站房对设备状态精准监测和预测性维护的需求,提高了运维管理的智能化水平。
技术关键词
状态智能监测系统
LSTM神经网络
动态贝叶斯网络
设备健康状态
站房
后验概率
传感器组
分析模块
数据采集模块
三轴MEMS加速度计
评估指标体系
设备运行参数
数据处理模块
状态智能监测方法
多模态
捕捉设备
环境参数传感器
模糊集合
网络特征
振动加速度信号
系统为您推荐了相关专利信息
样本预处理方法
生成结构化数据
多业务
电力系统
预处理系统
先进先出队列
LSTM神经网络
数据存储模块
IP核
加速器
流量预测模型
门禁管理方法
策略
数据获取装置
计算机设备