基本信息
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的煤炭设备故障预警系统及方法，数据信号获取单元采集实时数据和获取静态数据；数据库从数据信号获取单元获取数据，并将数据按照矿井设备的层级结构进行组织，形成设备层次数据模型，并对设备层次数据模型进行存储；机器学习平台与数据信号获取单元和/或数据库进行通讯，并能够提供机器学习基础算法和运行环境；机器学习算法模块通过机器学习平台上的机器学习基础算法和运行环境，对数据进行分析和建立设备故障预警分析模型，通过设备故障预警分析模型进行设备故障预警判断；显示机器学习算法模块的故障预警判断结果通过结果显示单元进行显示。本发明能够及时发现设备早期的异常情况，并根据检测结果发布预警消息。
摘要附图：
