针对蒸渗仪部署分散,设备产生故障后不能及时发现的问题,设计了一种基于云平台的远程故障诊断系统;首先,利用无线通讯技术,将蒸渗仪采集的数据发送至远程云平台;然后,采用卡尔曼滤波算法与阈值检测机制对采集数据进行异常检测;在此基础上,采用基于贝叶斯网络的故障诊断方法对异常数据进行分析,从而推断设备故障原因;最后,通过实时更新历史故障库来动态优化贝叶斯网络诊断模型的结构和参数,以提高系统的正确诊断率;实际应用结果表明,该系统能有效地检测出蒸渗仪的异常信息并给出故障原因,对确保监测数据的正确性具有重要意义.
蒸渗仪 远程故障诊断 卡尔曼滤波 贝叶斯网络