一种基于AI技术的设备预测性维护方法

摘要

本发明公开了一种基于AI技术的设备预测性维护方法，包括以下步骤：数据采集、数据处理、特征提取、模型训练和安全预警；其中，数据采集步骤：在运转设备上安装振动传感器，振动传感器可同步连续采集振动数据，包括正常状态的数据和异常状态的数据；数据处理步骤：通过数字信号处理算法，对振动数据信号进行处理，包括去噪声、离群值处理；本方法能够在设备运行异常早期发出警报，将设备安全风险消除在萌芽状态；在故障早期即精准识别故障风险，发出预警提醒，客户有充足的时间准备备件和维修资源，并通过安排在生产闲时或者集中保养时统一安排维护维修；可提前数周、数月时间识别早期故障，为客户争取充足的时间提前量采购准备备件和安排维修。