摘要
本发明属于大数据技术的预测性维护管理技术领域,具体涉及一种基于大数据的预测性维护管理系统,包括数据采集、智能预处理、自适应特征融合、混合预测模型、场景化决策及全周期优化模块;数据采集模块采集关键部件实时状态、环境参数及全生命周期关联数据;智能预处理模块分层处理数据优化数据;自适应特征融合模块用改进注意力机制,结合部件故障传导规则动态融合数据;混合预测模型模块构建双层模型;场景化决策模块按场景建成本模型,多目标优化生成维护方案;全周期优化模块以强化学习闭环迭代。本发明实现电梯故障精准预测、场景化智能决策及全周期自优化,提升运维效率与可靠性,推动电梯维护从被动响应向主动预测转变。
技术关键词
管理系统
混合预测模型
大数据
门机系统
电梯机械
注意力机制
场景
分布式传感器网络
故障维修记录
决策
数据采集模块
曳引机轴承
动态
权重分配策略
闭环反馈机制
强化学习框架