摘要
本发明公开了基于工业物联网的装配设备健康管理系统,具体涉及工业设备智能维护领域,包括分布式感知模块、跨产线迁移学习模块、动态维护策略优化模块、多模态人机协同模块和增强型执行终端模块,通过部署多源传感器集群与智能边缘节点,高频采集并预处理多维度运行数据,利用联邦迁移学习算法构建加密全局故障特征库,实现跨产线的群体智能超前预警,基于深度强化学习决策智能体,综合考虑设备健康度、生产计划与资源状态,输出优先维护策略,融合数字孪生与AR技术生成增强型维修指引包,并通过执行终端实现作业实时校验与健康再评估,形成精准高效的闭环健康管理,显著提升设备可靠性与维护智能化水平。
技术关键词
健康管理系统
工业物联网
装配设备
迁移学习算法
维修作业数据
数字孪生模型
深度强化学习
故障特征
人机协同
工业设备智能
终端模块
小波阈值去噪
决策
设备健康状态
动画
声学传感器
预处理设备
力矩传感器
融合设备
系统为您推荐了相关专利信息
健康管理系统
多模态传感器
运维工单
ATM机钞箱
硬件运行状态
标签预测值
样本
计算机可读指令
数据格式
机器学习模型
混合整数非线性规划模型
闭环反馈控制
OPCUA协议
接入物联网传感器
模型预测控制框架
特征提取器
联邦学习方法
全局特征提取
工业物联网
原型