廣東紅寶機(jī)械科技有限公司基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建攪拌干燥機(jī)故障預(yù)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)98%的故障提前識(shí)別。系統(tǒng)通過(guò)部署振動(dòng)、溫度、電流等傳感器，實(shí)時(shí)采集16項(xiàng)運(yùn)行數(shù)據(jù)（采樣頻率10Hz），上傳至云端服務(wù)器進(jìn)行多維度分析。核心算法包括：基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)軸承溫度變化，提前48小時(shí)預(yù)警過(guò)熱故障；基于小波變換的振動(dòng)信號(hào)分析，識(shí)別攪拌軸不平衡（特征頻率1X）、齒輪嚙合異常（特征頻率2.5X）等故障征兆；基于電流頻譜分析的電機(jī)故障診斷，通過(guò)諧波分量變化預(yù)警繞組短路、轉(zhuǎn)子斷條等問(wèn)題。預(yù)警信息通過(guò)短信、APP推送至管理人員，附帶故障定位圖及處理建議，如“攪拌軸軸承溫度異常（當(dāng)前75℃，閾值80℃），建議檢查潤(rùn)滑脂狀態(tài)”。該機(jī)制已在客戶現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證，將平均故障修復(fù)時(shí)間（MTTR）從4小時(shí)縮短至1.5小時(shí)，設(shè)備綜合效率（OEE）提升15%，年減少停機(jī)損失超50萬(wàn)元。