摘要
摘要：随着全球贸易的不断扩大，港口物流业持续繁荣，机电设备在港口运营中扮演着不可或缺的角色，其稳定性和效率直接影响港口的生产力和运营安全性。为了应对这一挑战，我们提出了一套创新的基于大数据的港口机电设备状态监测策略。这套方案利用先进的传感器技术，实时捕捉设备的运行参数，如温度、振动、能耗等，结合大数据分析工具进行深度学习和预测建模，以实现对设备状态的精细化监控和早期故障预警。借助机器学习算法，系统能自我学习并理解设备的正常运行模式，从而在设备出现异常时迅速识别并触发即时警报。这不仅优化了故障诊断和预防性维护，还极大地提高了设备的可用性和生命周期。通过这种方式，我们能大幅提升港口设备管理的自动化和智能化，确保了资源的高效利用，降低了维护成本，增强了港口的运行效率和可靠性，为确保港口的持续、安全和无故障运行提供了现代科技支撑。
出版日期
2024年10月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
