摘要
本发明公开了一种智能化领域边缘计算设备多模态监测系统及方法,涉及智能监测领域,包括:多模态传感器阵列用于实时采集表征其运行状态的多维度参数数据;LSTM预测模型模块包含基于历史运行数据训练完成的LSTM神经网络模型,输出为未来多个时间节点的预测运行状态向量;状态匹配与异常判定模块在未来时间节点到达时,获取该时刻的实际运行状态向量,计算其与预测运行状态向量之间的整体匹配度,判断运行状态;异常溯源与修正模块通过计算各项运行参数的独立匹配度进行异常运行参数筛选,获取异常运行原因溯源。本发明的优点在于:通过结合LSTM预测模型和异常检测机制,精准预警潜在故障并进行快速异常溯源和修正,提高系统稳定性和运维效率。
技术关键词
多模态传感器
监测系统
参数
历史运行数据
模块
神经网络模型
负载单元
节点
芯片散热片
网络单元
时序
生成特征向量
多分支
分析单元
设备运行状态
阵列
异构特征
存储控制器
系统为您推荐了相关专利信息
预测电流控制方法
非线性在线估计
逆变器
电压
估计误差
暗通道先验
图像增强模型
亮度
模块
卷积神经网络学习
生物芯片
数据处理中心
远程监测方法
微流控系统
无线传输方法