摘要
本发明公开了一种基于人工智能的船舶设备维修保障系统及方法,所述系统通过数据采集与整合模块实时采集设备的运行数据,并将历史维修数据数字化整合到统一的数据库中;通过模型诊断模块构建故障诊断模型进行故障诊断并输出诊断结果;通过维修决策支持系统根据故障诊断结果,结合多维度数据提供最优的维修方案;通过故障预测模块对设备的运行数据进行实时监测和趋势分析,预测设备的潜在故障,提前制定维护计划。本发明通过传感器实时采集设备运行数据,结合深度学习算法实现故障精准诊断与预测,结合多维度数据制定最优维修方案,动态调整维护计划。
技术关键词
船舶设备
保障系统
故障诊断模型
历史维修数据
深度学习算法
决策支持系统
采集设备
备件信息
长短期记忆网络
诊断模块
计划
历史故障数据
传感器
生成对抗网络
保障方法
层次分析法
数据采集模块
资源