基于边缘计算的锅炉故障实时预警方法

本发明涉及工业设备故障预测技术领域，具体为基于边缘计算的锅炉故障实时预警方法，先通过在锅炉关键节点部署多模态传感器阵列，高速采集温度、压力、振动、流量及烟气成分运行数据；在利用5G与LoRaWAN混合网络将数据低延迟传输至边缘节点进行预处理，并建立热力学‑流体力学‑物联网数据耦合模型，以构建多物理场协同映射关系；基于此模型提取时域与频域特征参数，输入至边缘端部署的LSTM神经网络AI预测模型，实时输出故障类型及发生概率；当概率超过预设阈值时，立即触发本地声光预警，并将故障信息同步至数字孪生模型与远程运维平台，自动生成运维工单。本发明实现毫秒级实时预警，预警准确率高，有效保障锅炉安全、稳定、高效运行。