基于人工智能的工业物联网设备健康预测方法及相关设备

本发明公开了一种基于人工智能的工业物联网设备健康预测方法及相关设备，包括：基于采集到的设备数据，进行特征自适应提取，得到至少两个退化特征；对每个退化特征进行鲁棒性检测和相关性评价，确定特征排序序列，并基于特征排序序列，选取预设数量的退化特征，作为目标特征；采用典型相关分析的方式，对目标特征进行融合，得到融合特征向量；构建双向分层递增深度神经模糊系统，双向分层递增深度神经模糊系统由多个分层相连的自适应神经模糊推理系统组成；将融合特征向量输入到双向分层递增深度神经模糊系统中进行深度模糊推理，得到设备健康预测结果。采用本发明提高了设备健康状态预测的准确性和可靠性。