摘要
本发明公开了基于物联网的电气设备远程监测与故障诊断系统,包括以下部分:A1、感知层、A2、边缘层和A3、云端平台。本发明涉及物联网、智能传感、边缘计算及人工智能技术领域,特别涉及基于物联网的电气设备远程监测与故障诊断系统,本发明有以下优点一、实现多维度数据采集与融合;二、实现多维度数据采集与融合,相比传统云端集中处理,响应速度提升显著;三、采用半监督迁移学习模型,减少对大量标注数据的依赖,有效解决实际故障数据稀缺问题;四、集成自校准模块,利用卡尔曼滤波动态补偿传感器漂移,长期保持测量准确性;五、采用轻量化加密传输技术,在保障数据安全的同时,提升数据传输安全性与设备运行效率。
技术关键词
电气设备远程监测
故障诊断系统
半监督迁移学习
融合多源特征
卡尔曼滤波算法
LoRa无线通信
云端
传感器阵列
加密传输技术
振动传感器
迁移学习模型
机械振动信号
鲸鱼优化算法
保障数据安全
设备运行效率
节点
放电特征