基于SpringBoot的设备故障预测智慧维修系统的构建与实施

简介：
本项目致力于开发一个基于Spring Boot框架的智能维修系统，旨在通过先进的算法预测设备故障，实现高效、精准的预防性维护。 本课题针对设备故障预防与维修管理的迫切需求，结合PHM技术深入研究了基于设备故障预测的智慧维修系统，并采用SpringBoot框架及MVC技术进行设计实现。 主要工作包括： 1. 设备故障诊断算法与预测算法的研究：为了尽早发现并防止运行期间发生的设备故障，同时减少定位和修复时间以提高效率。通过研究神经网络的基本原理，本课题分别应用一维卷积神经网络和长短期记忆网络基于历史数据构建模型进行故障的诊断与预测，并实验验证了这两种方法的有效性。 2. 维修工单推荐策略的研究：维修工单推荐是智慧维修系统的核心部分之一。为了快速且精准地将工单分配给合适的维修人员，提升处理效率，本课题结合维修特征信息及偏好制定推送方案。根据系统的需要采用了基于物品的K近邻协同过滤算法进行工作单推荐，并通过实验选择最优的K值以确保最佳推荐效果。 该系统适用于大四毕业生作为毕业设计项目使用场景下开发与应用。