摘要
本申请提供了一种基于物联网的租赁设备全生命周期监测方法及系统,属于设备运维监测技术领域,该方法通过多源传感器获取租赁设备在运行过程中的实时状态数据;对实时状态数据进行特征提取,获得多种特征向量,并构建多维特征向量集;将多维特征向量集输入随机森林模型,结合时空聚类算法判断租赁设备是否处于异常状态;若是,则结合异常检测结果、历史运行数据以及基线模型,对租赁设备进行故障预测,获得租赁设备的故障概率值;基于位置数据预测租赁设备的未来位置,为租赁设备设置电子围栏边界,若未来位置超出电子围栏边界,则生成轨迹偏差的预警通知,系统最终通过热力图方式实现轨迹与故障可视化呈现,提升设备运维智能化与管理精度。
技术关键词
租赁设备
多维特征向量
生命周期监测方法
随机森林模型
历史运行数据
电子围栏
LSTM模型
动态变化特征
高精度地图数据
异常状态
全生命周期监测系统
卷积神经网络模型
聚类算法
生成轨迹
运维监测技术
轨迹偏差数据
基线
热力图
嵌套结构
系统为您推荐了相关专利信息
联动控制系统
多模态
设备组
设备运行数据
会议室
能耗管理系统
功率因数
特征值
机器学习模型
钻孔机
生物质发电机组
控制系统
可编程逻辑控制器
冷却水泵
机器学习分类算法
实时数据采集
剩余使用寿命
特征提取单元
智能分析模块
异构传感器
信息管理方法
拓扑网络结构
动态
权限特征
访问特征