摘要
本发明公开了边缘计算与AR技术的充电桩故障预测远程维护系统,涉及充电桩维护技术领域,包括:数据采集与传输模块:实时监测充电桩数据,对数据进行边缘计算;数据处理与故障预测模块:基于边缘计算后的数据,结合LSTM网络和FFT模块的混合算法进行故障预测;故障诊断与分级模块:基于故障预测数据,建立故障预测数据分析模型,生成故障等级以及预警信号;AR辅助操作与维修模块:使用AR设备扫描充电桩并显示故障信息、维修步骤和远程专家标注;远程支持与监控模块:提供远程支持并持续监控充电桩的状态。本发明提出通过LSTM网络与FFT技术的结合,对设备进行故障预测,系统可以提前预测潜在故障,避免了传统维修方式的反应迟缓和维修成本的增加。
技术关键词
充电桩故障
AR设备
故障预测数据
学习历史数据
分析设备
显示故障信息
混合算法
数据分析模型
传输模块
找出故障
视频通话功能
滑动窗口技术
时域特征提取
信号
设备健康状态
远程监控模块
信息显示单元
系统为您推荐了相关专利信息
模拟分析方法
炮孔装药量
掌子面
软岩隧道
自由面
家政服务系统
智能工具箱
区域卷积神经网络
互联网
预警模块
动态调度优化方法
故障预测数据
巡检计划
AI算法
仿真软件
智能分配系统
综合风险指标
动态负载分配
皮尔逊相关系数
故障预测模型
故障预测模型
暖通设备
故障预测系统
数据模式识别技术
矩阵