一种基于多维数据的轻量化设备故障预测系统

本发明涉及技术领域，具体为一种基于多维数据的轻量化设备故障预测系统，系统包括数据获取模块、数据标签处理模块、故障关联识别模块、异常趋势分析模块、故障预测预警模块、维护优化决策模块。本发明中，通过实时捕捉和标准化数据，增强了数据的可用性和一致性，采用半监督学习方法，处理未标注数据，使得数据标注更加准确，增强了故障诊断的准确度，通过捕捉组件间的依赖关系和故障传播路径，对故障的根源和传播方式进行了深入理解，运用Transformer和长短期记忆网络，提取数据趋势和异常模式，使故障预测能动态反映设备的运行状况，提升了预警的响应速度和警报的准确性，使维护决策更为科学，有效地优化了维护计划和成本。