基于SpringBoot的设备故障预测智慧维修系统设计与实现

本篇论文主要探讨了"SpringBoot基于设备故障预测的智慧维修系统的设计与实现"这一主题，针对工业物联网中设备故障管理和维修策略的需求，结合PHM（预测性维护）技术进行深入研究。作者首先介绍了研究的背景，强调了预防设备故障和优化维修管理的重要性，指出这能减少企业因设备故障造成的损失，并提高整体运营效率。 在研究内容上，论文重点涉及两个关键部分： 1. 设备故障诊断和预测算法：针对早期发现和预防故障的需求，研究者利用神经网络技术，特别是通过一维卷积神经网络和长短期记忆网络对设备历史数据进行建模。他们详细阐述了这两种算法的基本原理，并通过实验验证了它们在设备故障诊断和预测方面的可行性。这种方法有助于提前识别潜在问题，节省维修时间。 2. 维修工单推荐策略：系统的核心组成部分是智能地推荐维修工单。作者采用基于物品的K近邻协同过滤算法，结合维修工单的特征信息和维修人员的偏好，实现高效准确的工单分配。通过实验优化K值，确保推荐性能的最大化，提高了维修效率。 论文还提到了系统的设计与实现，利用SpringBoot框架和MVC（模型-视图-控制器）架构进行开发，遵循面向对象设计原则，构建出轻量级且易于扩展的智慧维修系统。此外，对系统的功能性、安全性和性能进行了测试，以确保其满足实际应用需求。 最后，关键词包括故障诊断、故障预测、智慧维修和SpringBoot，论文结构清晰，从绪论、基础理论和相关技术概述，到具体的算法研究和系统实现，全面展示了作者在该领域的研究工作，适用于大四毕业设计或相关领域的学习者参考。