一种基于大数据的石油设备故障预测方法及系统

本发明涉及一种基于大数据的石油设备故障预测方法及系统，属于数据处理领域，包括：获取石油设备的传感器数据；分别确定各个时刻振动传感器数据、电流传感器数据以及温度传感器数据的异常因子；根据异常因子，判断传感器数据是否存在异常；若是，进入下一步；否则，返回继续监测；对振动传感器数据、电流传感器数据以及温度传感器数据进行二维映射，形成二维的振动信号图、电流信号图以及温度信号图；对振动信号图、电流信号图以及温度信号图进行融合处理，得到融合信号图；通过多尺度卷积神经网络，根据融合信号图，进行故障预测，预测石油设备是否存在故障；若是，输出故障预测结果；否则，返回继续监测。