一种基于运维检修场景的故障诊断预测方法及系统

本发明涉及运维检修场景技术领域，特别是一种基于运维检修场景的故障诊断预测方法及系统，该方法包括：采集设备数据，构建场景化故障诊断模型；对采集的运维数据和历史维修记录进行非线性融合，得到实时数据融合结果；基于场景化故障诊断模型和实时数据融合的交互，构建自适应预测算法；根据预测结果建立多级别警告系统。本方法通过多维数据采集、非线性数据融合、自适应算法预测和多级别警告系统，实现了对设备故障的精准预测和有效预防。实验结果表明，与传统方法和一般机器学习方法相比，本方法在预警准确率、误报率、提前预警时间等方面均表现出显著优势，同时有效降低了维护成本，减少了设备停机时间，具有良好的应用前景。