产品详情
技术原理
数据采集：通过在发电设备上安装传感器（如振动传感器、温度传感器、压力传感器等），实时采集设备运行数据
。 数据分析方法：
基于统计模型的方法：利用时间序列分析、回归分析等统计方法，对历史数据进行建模，预测设备的未来状态
。 基于机器学习的方法：包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、长短期记忆网络（LSTM）等，能够处理复杂的非线性关系，自动学习数据中的模式
。 深度学习方法：例如结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的混合模型，通过CNN提取空间特征，LSTM处理时间序列数据，实现高精度的故障预测
。
故障诊断与预警：系统通过比较实际运行数据与模型预测数据，识别异常模式并发出预警信号
。
系统应用
实时监测与预警：系统能够实时监测发电设备的关键参数，一旦检测到异常，立即发出警报，提醒维护人员采取措施
。 故障诊断：通过分析设备运行数据，快速定位故障原因，减少排查时间
。 预防性维护：根据设备的实际健康状态制定维护计划，避免过度维护或维护不足
。 远程监控与管理：利用物联网和云计算技术，实现对发电设备的远程监控和管理，提高运维效率
。 
