[发明专利]一种基于多源数据的针对起重机械的故障预测方法

摘要

本发明涉及一种基于多源数据的针对起重机械的故障预测方法，包括如下步骤：S1、数据采集获得多源多传感器数据；S2、将获得的多源多传感器数据处理及转换，获取多源多传感器数据的规范数据频谱图；S3、将获取的多源多传感器数据的规范数据频谱图输入基于深度学习的起重机械故障预测模型；S4、基于深度学习的起重机械故障预测模型根据输入的多源多传感器数据的规范数据频谱输出相应的故障预测结果；基于深度学习的起重机械故障预测模型是由历史多源多传感器数据和相应故障类型数据训练获得的故障预测模型。本发明提供的故障预测方法较传统的方法更加的智能化和高效化，对特种设备的安全方面有了大大的提升，同时也提高了起重机械设备等的寿命。