1.鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測平臺應(yīng)用，其特征在于：所述平臺應(yīng)用包括：
2.如權(quán)利要求1所述的鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測平臺應(yīng)用，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊是系統(tǒng)的前端部分，負(fù)責(zé)從鍋爐輔機(jī)設(shè)備上實(shí)時采集各種運(yùn)行參數(shù)；其運(yùn)行流程首先是通過安裝在不同設(shè)備上的傳感器來捕捉設(shè)備的實(shí)時狀態(tài)；隨后，傳感器將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，通過信號轉(zhuǎn)換器傳輸至數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)按照預(yù)設(shè)的采樣頻率和精度進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，最后將采集到的數(shù)據(jù)打包，準(zhǔn)備發(fā)送至數(shù)據(jù)傳輸模塊；
3.如權(quán)利要求1所述的鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測平臺應(yīng)用，其特征在于：所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊是系統(tǒng)的核心處理單元，負(fù)責(zé)對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析；所述數(shù)據(jù)處理與分析模塊首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、濾波、歸一化等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；然后，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中，便于后續(xù)分析和查詢；接下來，利用統(tǒng)計分析、趨勢分析等方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，提取有用信息，為ai智能預(yù)警模塊提供數(shù)據(jù)支撐。
4.如權(quán)利要求1所述的鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測平臺應(yīng)用，其特征在于：所述數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊通過數(shù)據(jù)清洗去除這些異常值；然后，使用z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計算公式為：其中x是原始數(shù)據(jù)，μ是均值，σ是標(biāo)準(zhǔn)差；最后，通過最大最小歸一化將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間，計算公式為：
5.如權(quán)利要求1所述的鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測平臺應(yīng)用，其特征在于：所述模型訓(xùn)練子模塊使用支持向量機(jī)(svm)作為預(yù)警模型，其目標(biāo)是找到一個最佳的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開；svm的訓(xùn)練過程是解決一個優(yōu)化問題，其目標(biāo)函數(shù)為：subject?to?yi(wtφ(xi)+b)≥1，其中w是權(quán)重向量，b是偏置項(xiàng)，(xi)是特征向量，yi是類別標(biāo)簽。
6.如權(quán)利要求1所述的鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測平臺應(yīng)用，其特征在于：所述模型評估子模塊使用交叉驗(yàn)證方法來評估模型，將數(shù)據(jù)集分為5個子集，每次用4個子集訓(xùn)練模型，用剩下的1個子集測試模型，計算平均準(zhǔn)確率其中tp是真正例，tn是真負(fù)例，fp是假正例，fn是假負(fù)例。
7.如權(quán)利要求1所述的鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測平臺應(yīng)用，其特征在于：所述實(shí)時監(jiān)測子模塊實(shí)時監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測；所述實(shí)時監(jiān)測子模塊實(shí)時采集到一組設(shè)備數(shù)據(jù)，將其輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的svm模型中，模型會輸出一個預(yù)測結(jié)果，表明設(shè)備是否處于正常狀態(tài)；
8.如權(quán)利要求1所述的鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測平臺應(yīng)用，其特征在于：所述多維度監(jiān)測模塊負(fù)責(zé)展示鍋爐輔機(jī)設(shè)備的實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)和預(yù)警信息；所述多維度監(jiān)測模塊接收來自ai智能預(yù)警模塊的預(yù)警信息，以及從數(shù)據(jù)處理與分析模塊獲取的實(shí)時數(shù)據(jù)；監(jiān)測界面將多個維度的數(shù)據(jù)以圖表、曲線等形式直觀展示。
9.如權(quán)利要求1所述的鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測平臺應(yīng)用，其特征在于：所述報警與應(yīng)急處理模塊在檢測到設(shè)備故障或預(yù)警時，迅速作出響應(yīng)；其運(yùn)行流程包括接收ai智能預(yù)警模塊的預(yù)警信號，立即啟動報警系統(tǒng)，發(fā)出聲光報警，提醒運(yùn)維人員。
10.如權(quán)利要求1所述的鍋爐側(cè)主要輔機(jī)ai智能預(yù)警與多維度監(jiān)測平臺應(yīng)用，其特征在于：所述系統(tǒng)管理與維護(hù)模塊負(fù)責(zé)整個監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的配置、監(jiān)控、維護(hù)和升級；其運(yùn)行流程包括用戶權(quán)限管理、系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)查詢、報表生成。