基于机器学习和工业物联网的设备故障监测系统及方法

本发明公开了基于机器学习和工业物联网的设备故障监测系统及方法，包括：通过物联网传感器网络实时采集设备运行参数数据，包括温度、压力、振动等参数，并利用数据预处理模块对设备运行参数数据进行数据清洗和归一化处理，并提取关键特征；构建故障预测模型，智能地自动识别设备运行中的潜在故障模式，并生成预警信号。同时根据预测结果自动生成维护建议或调整设备运行参数，以延长设备寿命并降低能耗。本发明的系统具有高精度故障预测、实时监控与预警以及智能自适应学习能力，可有效减少设备停机时间，提高工业生产的效率与鲁棒性。