摘要
本发明提供了一种基于人工智能模型的预测系统,包括工业数据采集终端和预测分析控制中心。工业数据采集终端由多个工业传感器节点组成,每个节点包含信号采集单元、边缘计算单元和工业通信接口单元。信号采集单元实时采集工业设备的多源时序数据;边缘计算单元利用改进的预测模型进行工业特征提取,生成多维特征向量及设备预测属性信息;工业通信接口单元通过RabbitMQ协议将数据传输至预测分析控制中心。预测分析控制中心对特征向量进行标准化预处理和循环特征融合,生成融合特征向量,并基于此输出设备故障概率预测结果。本发明可以提升设备故障预测的实时性和准确性。
技术关键词
工业
通信接口单元
多维特征向量
控制中心
传感器节点
门控循环单元
数据采集终端
消息传输协议
信号采集单元
动态时间规整
人工智能模型
高精度时钟
预测系统
特征提取网络
注意力
冗余
振动传感器
设备故障概率
融合算法
多传感器
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