摘要
本发明公开了基于AI大模型的安全设备故障预测与智能维护决策系统,属于计算机技术领域,包括数据采集整合单元、AI大模型构建与训练单元、故障预测与根因定位单元、智能维护决策生成单元和动态优化与自学习单元,本发明中,基于AI大模型的安全设备故障预测与智能维护决策系统,通过数据整合、模型优化与决策闭环,显著提升设备可靠性、降低运维成本,未来,随着模型可解释性、行业定制化与生态协同的深化,该技术将成为核心基础设施,推动制造业向预测性维护与零故障生产迈进,通过整合多源数据、构建深度学习模型,并结合行业知识实现设备健康状态的精准预测与维护策略的智能优化。
技术关键词
BP神经网络模型
安全设备
决策系统
设备健康状态
历史故障数据
故障诊断模块
分析设备数据
深度学习模型
定位单元
交叉验证方法
实时监测数据
故障特征
统计特征
时序特征
工业物联网
工业互联网平台
机电设备故障
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装备故障诊断
推荐方法
非结构化文本信息
模式
图谱
投切策略
无功补偿设备
灵敏度矩阵
设备组合方式
无功功率补偿
力学性能无损检测方法
BP神经网络模型
采样点
增量磁导率
巴克豪森噪声信号
电力设备运检
电力设备健康状态
分析模块
电力设备故障诊断
检修策略