【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障监测，尤其涉及机器学习系统的故障预测与维修系统。
技术介绍
1、在当前的技术背景下，设备故障的预测与维护通常依赖于定期的物理检查和历史维护数据分析，然而，这种方法往往反应迟缓，无法有效预测和防范即将发生的故障，导致设备停机和生产损失。传统方法主要关注显而易见的故障迹象，而忽视了通过细微变化提前预测故障的潜力。此外，设备维护计划通常是基于经验而非实时数据驱动的，这可能导致过度或不足的维护活动，增加了不必要的成本和操作风险。
2、面对这些挑战，现有技术中的机器学习和数据分析方法开始被引入到故障预测和维护中，尤其是利用声音分析来检测设备状态的方法。尽管如此，这些方法往往仍然局限于简单的故障检测算法，未能充分利用来实现复杂故障模式的准确识别和分类。
3、因此，存在一种迫切需求，即开发一种集成的解决方案，该解决方案能够利用多元化的数据源和高级机器学习技术来实现对设备故障的早期预测、准确诊断和有效维护，这种解决方案应该能够自动分析设备的运行状态，精确预测潜在的故障，制定并执行相应的维护计划，从而最大限度地减...
【技术保护点】
1.机器学习系统的故障预测与维修系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的机器学习系统的故障预测与维修系统，其特征在于，所述声音采集模块具体包括：
3.根据权利要求2所述的机器学习系统的故障预测与维修系统，其特征在于，所述声音分析模块具体包括：
4.根据权利要求3所述的机器学习系统的故障预测与维修系统，其特征在于，所述频谱分析通过快速傅里叶变换实现，将时间域的声音信号转换为频率域表示，傅里叶变换：
5.根据权利要求3所述的机器学习系统的故障预测与维修系统，其特征在于，所述时间域分析直接在时间序列上计算声音...
【技术特征摘要】
1.机器学习系统的故障预测与维修系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的机器学习系统的故障预测与维修系统，其特征在于，所述声音采集模块具体包括：
3.根据权利要求2所述的机器学习系统的故障预测与维修系统，其特征在于，所述声音分析模块具体包括：
4.根据权利要求3所述的机器学习系统的故障预测与维修系统，其特征在于，所述频谱分析通过快速傅里叶变换实现，将时间域的声音信号转换为频率域表示，傅里叶变换：
5.根据权利要求3所述的机器学习系统的故障预测与维修系统，其特征在于，所述时间域分析直接在时间序列上计算声音信号的特征，包括振幅、能量、零交叉率，其中；
6.根据权利要求3所述的机器学习系统的故障预测与维修系统，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨雪枫，
申请(专利权)人：河北冉耕科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。