基于大数据的卷烟厂烘丝机设备的健康预测方法

本发明涉及数据处理技术领域，公开基于大数据的卷烟厂烘丝机设备的健康预测方法，包括步骤：采集烘丝机设备的运行数据；判断运行数据是否超过设定阈值，若超过则输入智能故障诊断模型预测故障类型；将运行数据输入无监督学习模型，实时判断是否出现新的数据分类，若出现新的数据分类则由专家鉴别，如鉴别为新的故障类型，则将新的故障类型存入样本数据存储器；判断运行数据是否超过设定阈值，若超过则触发机理得到机理结果，由专家鉴别该机理结果与智能故障诊断模型预测的故障类型是否一致，若不一致且鉴别机理结果为故障类型，则将该机理结果作为新的故障类型存入样本数据存储器。本发明能够提升智能故障诊断模型对烘丝机设备的故障预测准确性。