设备故障预测和模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品

本发明实施例公开一种设备故障预测和模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：将设备的样本运行数据和相应样本时间数据输入至待训练的模型；通过模型的样本异常分数获取层，基于样本运行数据和相应样本时间数据，获取样本异常分数；通过模型的故障预测层，利用参考分数生成器对样本异常分数进行正态分布拟合，得到样本正态分布，并基于样本异常分数和样本正态分布获取设备故障预测结果；以及基于设备故障预测结果确定训练损失函数的函数值，根据训练损失函数的函数值对设备故障预测模型中的模型参数进行调整。本发明实施例能够避免对大量历史故障数据的过度依赖，并反映设备随时间推移的状态变化。