基于神经网络的设备寿命预测Web应用及系统构建方法技术方案

本申请涉及一种基于神经网络的设备剩余寿命预测Web应用及系统构建方法，该应用采用分布式平台架构，包括：数据采集层、数据处理层、预测模型层、应用服务层及用户交互层；数据采集层用于从各类工业设备中收集与设备寿命相关的数据；数据处理层用于对原始数据进行清洗、整理和转换，并执行数据预处理、特征工程操作；预测模型层用于采用神经网络模型进行设备寿命预测；应用服务层用于处理业务逻辑，并提供服务接口；用户交互层用于提供用户界面，允许用户访问系统，通过输入设备相关数据，查看设备寿命预测结果，进行系统配置的操作。该应用能够智能化管理设备，优化使用寿命，减少故障及停机时间，具有广阔的市场应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能与预测性维护交叉领域，具体涉及一种基于神经网络的设备寿命预测web应用及系统构建方法。

技术介绍

1、随着工业自动化和智能化的不断发展，设备维护技术的重要性日益凸显。在工业生产中，设备的运行状态直接关系到生产效率、产品质量以及生产安全。然而，由于设备运行环境复杂、工作负荷多变，传统的维护方法难以满足现代工业对高效、低成本和精准维护的需求。

2、传统的设备维护方法主要包括修复性维护和预防性维护。修复性维护是在设备故障发生后进行修复，虽然简单直接，但往往导致生产中断和高昂的维修成本；预防性维护基于固定时间周期对设备进行维护，虽然可部分降低突发性故障的风险，但因与设备实际运行状态脱节，容易造成资源浪费或维护不足。这两种方法在现代工业场景中已难以充分满足对设备高可用性和低成本运行的需求。

3、近年来，随着人工智能、物联网和大数据技术的快速发展，基于web应用系统的预测性维护逐渐成为一种新兴的维护策略。预测性维护通过web应用提供设备运行状态的实时监控与历史数据分析功能，利用深度学习模型预测设备的剩余使用寿命，从而实现对潜在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络的设备寿命预测Web应用，其特征在于，所述应用采用分布式平台架构，包括：依次连接的数据采集层、数据处理层、预测模型层、应用服务层以及用户交互层；其中，

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的设备寿命预测Web应用，其特征在于，所述数据采集层包括数据采集终端、工业设备接口和数据上传模块；

3.根据权利要求2所述的基于神经网络的设备寿命预测Web应用，其特征在于，所述数据上传模块支持上传CSV和JSON格式的设备数据文件，并提供数据分析入口。

4.根据权利要求1所述的基于神经网络的设备寿命预测Web应用，其特征在于，所述数据处理层包括数...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络的设备寿命预测web应用，其特征在于，所述应用采用分布式平台架构，包括：依次连接的数据采集层、数据处理层、预测模型层、应用服务层以及用户交互层；其中，

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的设备寿命预测web应用，其特征在于，所述数据采集层包括数据采集终端、工业设备接口和数据上传模块；

3.根据权利要求2所述的基于神经网络的设备寿命预测web应用，其特征在于，所述数据上传模块支持上传csv和json格式的设备数据文件，并提供数据分析入口。

4.根据权利要求1所述的基于神经网络的设备寿命预测web应用，其特征在于，所述数据处理层包括数据清洗模块、特征提取模块、数据格式化模块和异常检测模块；

5.根据权利要求1所述的基于神经网络的设备寿命预测web应用，其特征在于，所述预测模型层包括人工神经网络深度学习模型和长短时记忆...

【专利技术属性】
技术研发人员：段春艳，杨烜赫，卞林阳，陈峥海，段瑞源，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：