一种基于AI的装车系统设备故障预测方法

本发明涉及机器学习技术领域，具体为一种基于AI的装车系统设备故障预测方法，包括以下步骤：采集载荷与电流信号按节拍划分并差分处理，判断方向一致性，提取控制与响应时序配对编号，识别同步偏移与路径跳变特征，聚合偏移延展信息完成编号标注，输出装车系统故障预测结果。本发明中，通过构建载荷与电流差分的时序片段映射，结合同步偏移位置提取与编号路径标记，建立推进节拍下的响应识别链，利用触发间隔差序列的重排与聚合，实现编号路径动态演化特征的归并判断，提取差分方向的反向切换点定位跳变行为，建立跳变路径的编号映射边界，引入偏移延展特征完成编号分类聚合，增强多部件间同步异常的捕捉能力与故障趋势的前移感知能力。