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Cassification
故障预警系统设计采用分层架构。底层传感器实时采集振动台运行的电流、电压、温度及振动参数;中间层利用边缘计算设备对数据进行预处理,通过傅里叶变换、小波分析等算法提取异常特征;顶层决策模块基于机器学习算法,构建故障预测模型,将实时数据与历史故障数据对比分析。例如,当振动台线圈温度持续上升且电流波动异常时,系统可快速识别出可能存在的线圈短路风险,并及时发出预警。
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