简介:摘要:本论文针对化工装置故障诊断与智能维护的问题,设计并实现了一套基于人工智能和物联网技术的系统。论文深入分析了化工装置故障诊断的基本原理和常见方法,提出了一种结合专家系统和机器学习的故障诊断模型。在此基础上,设计了包括数据采集、故障诊断、维护决策和远程监控等模块的智能维护系统架构。系统采用微服务架构,使用Spring Boot和Docker实现后端服务,React构建前端界面,MongoDB存储设备数据。通过在某化工厂的实际应用测试,验证了该系统在提高故障诊断准确率和维护效率方面的显著成效,为化工装置的安全稳定运行提供了有力保障。