一种齿轮箱故障预测方法及系统

本申请涉及一种齿轮箱故障预测方法及系统，属于故障检测技术领域，其中，该方法包括：实时获取齿轮箱的运行状态数据，并对运行状态数据进行时频域分析，得到时频数据；在时频数据满足触发条件时，基于训练完备的神经网络模型，对时频数据进行预测，确定故障时间节点；基于知识图谱和推理算法，对时频数据进行故障类型推理，得到故障类型；基于故障时间节点和故障类型，确定故障预测结果。本申请通过神经网络模型预测故障时间，知识图谱预测故障类型，实现对船舶齿轮箱的实时、全面检测和故障预测。