在现代化仓储管理中，设备突发故障可能导致严重的生产中断和经济损失。传统定期维护方式存在过度维护或维护不足的缺陷，而基于机器学习的预防性维护技术正成为行业新趋势。

一、数据采集与预处理

1. 设备运行数据收集

通过振动传感器、温度探头、电流监测器等IoT设备，采集电机、输送带、堆垛机等核心设备的实时运行参数，建议采样频率不低于1Hz。需特别注意缺失值和异常值的处理，可采用滑动窗口平均法或插值法填补数据缺口。

2. 故障标签标注

与设备维修记录系统对接，建立包含故障类型（机械磨损/电气故障/控制系统异常）、严重程度、发生时间等结构化标签库。建议采用专家复核机制确保标注准确性。

二、特征工程构建

1. 时域特征提取

计算设备振动信号的RMS值、峰值因子、波形指标等12项时域特征，输送带电机可增加电流谐波畸变率特征。

2. 频域特征转换

通过FFT变换获取轴承特征频率（BPFO/BPFI/FTF/BSF），建议使用Hanning窗减少频谱泄漏。对于液压系统，需重点关注10-1000Hz频段的能量分布。

三、模型选择与训练

1. 算法选型对比

随机森林适合处理多源异构传感器数据，LSTM神经网络在时序预测方面表现优异，而XGBoost在小样本场景下更具优势。建议先进行特征重要性排序，剔除相关性低于0.15的特征。

2. 模型优化技巧

采用贝叶斯优化进行超参数调优，注意设置早停机制防止过拟合。对于不平衡数据集（正常样本远多于故障样本），可采用SMOTE过采样或Focal Loss损失函数。

四、部署与持续改进

1. 在线监测系统集成

将训练好的模型封装为REST API服务，与SCADA系统对接。设置三级预警机制：注意（70%置信度）、警告（85%）、紧急（95%），对应不同的处置流程。

2. 模型迭代策略

建立反馈闭环机制，每月用新产生的维修数据对模型进行增量训练。建议设置模型性能衰减报警，当F1值下降超过5%时触发重新训练。

实践表明，采用该方案的物流中心可将设备非计划停机时间降低42%，维护成本减少28%。但需注意，不同设备类型需要定制化的特征工程方案，建议先从关键设备试点再逐步推广。