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Cassification
故障預警系統設計采用分層架構。底層傳感器實時采集振動臺運行的電流、電壓、溫度及振動參數;中間層利用邊緣計算設備對數據進行預處理,通過傅里葉變換、小波分析等算法提取異常特征;頂層決策模塊基于機器學習算法,構建故障預測模型,將實時數據與歷史故障數據對比分析。例如,當振動臺線圈溫度持續上升且電流波動異常時,系統可快速識別出可能存在的線圈短路風險,并及時發出預警。
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