摘要
一种基于多传感器监控的故障预测与预警系统及方法，属于大数据领域，该方法包括部署多种类型的传感器，实时采集设备运行数据，形成多维度的原始数据集；对数据进行预处理去除异常值和缺失值，采用滤波器去除传感器数据中的噪声，将不同量纲的数据转换到统一范围，从预处理后的数据中提取时域特征和频域特征；将不同传感器的特征进行融合，形成综合特征向量；基于历史数据，使用机器学习算法训练故障预测模型；将实时采集的传感器数据输入训练好的模型，计算故障发生的概率，设定预警阈值，当预测的故障概率超过阈值时，触发预警。本发明实时采集设备运行数据，及时发现潜在故障，提前预警，减少设备停机时间，提升生产效率。
