基于数据挖掘的风机轴承故障预测方法、系统及存储介质

本发明涉及工业设备故障智能运维领域，具体涉及基于数据挖掘的风机轴承故障预测方法、系统及存储介质，S1：根据预设采集频率对风机轴承进行运行数据采集；S2：在步骤S1采集到的风机轴承的运行数据中选取所需的历史数据进行整理与标签化；S3：根据所述历史数据中的故障数据对风机轴承的故障特征进行提取，并建立故障数据矩阵，采用PCA算法对所述故障数据进行降维处理；S4：建立多个故障层次标签；S5：采用随机森林算法，对历史数据和步骤S4进行故障层次标签划分后的故障数据进行训练，获取随机森林算法欧威数据模型；S6：采用随机森林算法欧威数据模型实时计算当前状态下风机轴承的实时状态，并使用决策函数进行计算得到预测结果；降低维护成本。