文章介绍了如何通过在冷却塔中部署传感器和机器学习技术，如神经网络模型，实时监测和预测性能，以实现故障检测、预测性维护。通过数据预处理、特征提取和概念漂移检测，可以有效提高冷却塔的运行效率并降低维护成本。
在现代工业生产中，冷却塔扮演着至关重要的角色，它们的性能直接影响着工艺流程的稳定性和效率。为了确保冷却塔的正常运行和减少系统故障，状态监测和机器学习成为了关键技术。
图.冷却塔（PreMaint）
在前文《基于人工智能的状态监测帮助结束冷却塔的维护“噩梦”》中我们了解了状态监测对冷却塔维护的作用，本文将以设备数字化平台为例，介绍结合状态监测和机器学习的具体方法，以提高冷却塔的性能，包括故障检测、预测性维护以及性能优化。
一、冷却塔状态监测
1、传感器数据采集
冷却塔内部和外部的温度、湿度、压力等参数对其性能起着决定性作用。因此，在冷却塔中布置大量传感器，实时采集这些关键数据。传感器网络的建立为冷却塔的状态监测提供了可靠的数据来源。
图.通过传感器实时采集关键数据（PreMaint）
2、数据预处理与特征提取
传感器产生的原始数据通常包含噪声和异常值，需要进行预处理。预处理包括数据清洗、插值和平滑，以确保数据的质量和一致性。接着，从这些数据中
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