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公开(公告)号:CN118522125B
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410959980.1
申请日:2024-07-17
Applicant: 河海大学
IPC: G08B21/18 , H04Q9/00 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开了一种基于传感器物联的水泵站故障预警方法及系统,涉及数据处理、人工智能技术,包括:获取数据采集模块采集的泵站内水泵的多项运行状态参数,其中预先在监控区域范围内泵站的各水泵设置数据采集模块,以实现远方数据采集;以及,获取泵站运行的关联因素;将所采集的各项运行状态参数以及关联因素进行拼接,以获得水泵组合数据;提取水泵组合数据的特征信息,以及将提取的特征信息输入预先训练的LSTM模型,以利用LSTM模型输出预测结果;根据输出的预测结果,判断水泵站是否可能存在故障,以完成故障监测。本申请的方法能够实现对泵站特别是对于微型泵站的远程监测、异常预判,提高对泵站的监控管理效率。
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公开(公告)号:CN118522125A
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202410959980.1
申请日:2024-07-17
Applicant: 河海大学
IPC: G08B21/18 , H04Q9/00 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开了一种基于传感器物联的水泵站故障预警方法及系统,涉及数据处理、人工智能技术,包括:获取数据采集模块采集的泵站内水泵的多项运行状态参数,其中预先在监控区域范围内泵站的各水泵设置数据采集模块,以实现远方数据采集;以及,获取泵站运行的关联因素;将所采集的各项运行状态参数以及关联因素进行拼接,以获得水泵组合数据;提取水泵组合数据的特征信息,以及将提取的特征信息输入预先训练的LSTM模型,以利用LSTM模型输出预测结果;根据输出的预测结果,判断水泵站是否可能存在故障,以完成故障监测。本申请的方法能够实现对泵站特别是对于微型泵站的远程监测、异常预判,提高对泵站的监控管理效率。
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