一种基于人工智能的制氧机分子筛寿命实时预测方法

本发明公开了一种基于人工智能的制氧机分子筛寿命实时预测方法，本发明采用改进的深度学习架构，其中编码器处理历史序列，解码器预测寿命轨迹，创新性地引入可学习位置矩阵的位置编码，动态注意力机制实现自适应调整各传感器权重，融合了环境和工作状态参数，更全面反映分子筛老化状况。通过AI模型动态推算替代传统固定时间或简单浓度报警的方式提前、精准预测，有效减少不必要的维护或延误维护导致的故障，可根据不同地区环境进行智能调整。