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本申请涉及智能设备的健康监测与故障预测技术,尤其是涉及一种基于智能设备健康度分析的设备故障预测方法。该方法通过在智能设备内嵌入多种传感器,持续收集设备运行状态的数据,并通过边缘计算节点进行初步处理和异常值剔除。处理后的数据传输至云端服务器,利用深度神经网络、贝叶斯分类器和支持向量机等机器学习模型分析设备健康度趋势,识别潜在故障模式。根据分析结果,智能生成故障预测报告,并通过运维管理系统通知运维团队采取措施。此外,系统还包括历史故障数据库、评分体系和在线评审小组等功能模块,确保预测的准确性和可靠性,提高了设备维护效率和安全性。
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