【源码】基于Python的设备故障诊断与预警系统

项目简介

此项目是基于Python的设备故障诊断与预警系统，主要功能为预测设备的性能状态，并依据预测结果执行相应操作。系统借助LSTM模型和VAR模型开展预测，依据预测结果判断是否进行预警处理。

项目的主要特性和功能

1. 数据获取与存储：可从HBase数据库获取设备数据，将设备的历史数据、实时数据以及预警信息存入MySQL和Redis数据库。
2. 模型训练与预测：支持训练LSTM和VAR模型，并利用这些模型进行预测，预测结果包含设备未来状态的预测值和置信区间。
3. 故障诊断与预警：根据预测结果判断是否进行故障诊断和预警处理，预警信息有设备异常状态描述、时间戳以及建议的应对措施。
4. 可视化：能将真实数据和预测数据对比进行可视化展示，使用Matplotlib和Seaborn等可视化工具。
5. API接口：提供基于Flask框架的API接口，处理模型训练、预测、评估、故障诊断等请求，支持RESTful风格，方便外部系统调用。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装numpy、pandas、pymysql、happybase、redis、Flask等必要的Python库，安装TensorFlow或PyTorch用于模型训练。
2. 配置参数：依据项目提供的配置文件config.py，设置数据库连接信息（数据库的URL、用户名、密码）、模型路径（存储路径和加载路径）、数据采集间隔等参数。
3. 运行系统：运行主程序main.py启动系统，调用API接口进行模型训练、预测、评估等操作。
4. 使用数据：运用系统提供的数据处理和分析功能，对设备数据进行聚类分析、相关性分析、模型训练等，数据处理包括数据清洗、特征提取、数据归一化等步骤。
5. 查看结果：查看系统的输出结果，如模型训练结果、预测结果、故障诊断结果等，结果可通过API接口获取，也能通过系统的可视化界面查看。

注意：运行系统前，需确保所有依赖库正确安装，配置文件参数正确设置，系统具体使用方式可能需根据实际情况调整和优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】