基于多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统

本发明涉及人工智能物联网技术领域，具体为基于多模态数据融合的中央空调设备预测维护系统，系统包括声红数据采集模块、异常特征分析模块、特征融合模块、时序分析模块、轻量化训练模块和故障响应模块。本发明中，通过结合频率分析与数据融合技术优化中央空调的预测维护，增强了系统对异常特征的识别能力，精细化的特征提取促使对潜在故障的预测更为准确，数据源的动态权重调整增强了分析能力，改善了系统对复杂环境的适应性，时间依赖性模型的应用优化了决策支持的时效性，而知识蒸馏技术的引入则有效降低了模型的复杂性，提高运算效率，使系统在实时监测中更灵活、经济，提高了维护的预见性和准确性，减少了突发故障和维护成本。