摘要
本发明属于故障检测技术领域，尤其涉及一种基于物联网的拉丝机故障检测方法。通过物联网传感器采集拉丝机运行的振动与温度历史及实时数据，经物联网协议传输至服务器。对数据进行变分模态分解、FastICA算法等预处理去噪后，计算振动异常判定指数（含有效异常时段判断、振动模式匹配度计算及指数合成）和温度异常判定指数（含相关性指数计算、热传导模型建立及指数合成），再融合两者得到异常指数。利用神经网络算法构建预测模型，经遗传算法优化后，结合实时数据输出故障概率，最终将概率值与异常指数归一化求平均得故障得分，实现故障检测评估。该方法提升故障检测准确性与设备运行可靠性，降低维护成本。
