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摘要：本申请公开了一种基于物联网的水泵站故障监测方法及系统，涉及数据处理、人工智能技术，包括：获取数据采集模块采集的泵站内水泵的多项运行状态参数，其中预先在监控区域范围内泵站的各水泵设置数据采集模块，以实现远方数据采集；以及，获取泵站运行的关联因素；将所采集的各项运行状态参数以及关联因素进行拼接，以获得水泵组合数据；提取所述水泵组合数据的特征信息，以及将提取的特征信息输入预先训练的TimesNet模型，以利用所述TimesNet模型输出预测结果；根据输出的预测结果，判断水泵站是否可能存在故障，以完成故障监测。本申请的方法能够实现对泵站特别是对于微型泵站的远程监测、异常预判，提高对泵站的监控管理效率。
主权项：1.一种基于物联网的水泵站故障监测方法，其特征在于，包括：获取数据采集模块采集的泵站内水泵的多项运行状态参数，其中预先在监控区域范围内泵站的各水泵设置所述数据采集模块，以实现远方数据采集；以及，获取泵站运行的关联因素，其中所述关联因素包括影响所述水泵运行的环境因素，所述环境因素是基于历史运行日志数据指示大语言模型LLM来获取的；将所采集的各项运行状态参数以及关联因素进行拼接，以获得水泵组合数据；提取所述水泵组合数据的特征信息，以及将提取的特征信息输入预先训练的TimesNet模型，以利用所述TimesNet模型输出预测结果；根据输出的预测结果，判断水泵站是否可能存在故障，以完成故障监测；将所采集的各项运行状态参数以及环境因素进行拼接之前还包括采用如下方式为任意泵站的水泵确定关联因素：对历史运行日志数据进行描述扩充，和或，从经验数据中获取任意泵站的运行描述文本数据；基于配置的提示词，指示LLM从所述描述文本数据中确定出可能关联因素，并确定同一可能关联因素的出现频次；以及，指示LLM从可能关联因素出现频次高于预设值的运行描述文本段中，提取出与任意运行状态参数相关的变量数据；将提取的变量数据与所能采集的运行状态参数项进行匹配，以基于各可能关联因素、确定出任一泵站水泵各项运行状态参数的关联因素。
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百度查询： 河海大学 一种基于物联网的水泵站故障监测方法及系统
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