基于工业互联网平台的实训室智能管理与维护系统开发技术

摘要

传统实训室普遍存在设备互联互通能力不足、维护响应较为滞后、资源调度效率低下等问题，为解决这些问题，本文基于工业互联网平台的技术优势，提出一套面向实训智能化管理的系统开发方案，主要核心技术包括：多源异构数据感知与集成技术、基于注意力机制的长短期记忆(Attention-LSTM)网络设备故障预测算法，并对系统进行开发和验证。研究结果表明：该系统能够实现实训室设备运行状态的实时可视化监测，并通过故障预测算法实现提前预警，支持实训资源的动态优化调度。该系统对设备故障诊断的准确率平均可达92.2%,维护响应时间较传统模式缩短61.0%,设备利用率提升34.6%。实践验证充分说明，该系统能够显著提升实训室管理的智能化水平和运维服务效率。

关键词

工业互联网平台 / 实训室 / 智能管理与维护 / 系统开发技术