设备状态模型的训练、监测方法、系统、设备及介质

本公开提供了一种设备状态模型的训练、监测方法、系统、设备及介质。该训练方法包括获取目标区域中的第一噪声数据；其中，目标区域中布置有目标设备；获取与第一噪声数据时序相同的目标设备的运行数据和状态参数；以第一噪声数据和状态参数作为第一训练数据，以运行数据作为第二训练数据，将第一训练数据和第二训练数据输入预设神经网络，输出目标设备的评估状态，训练得到目标设备状态模型。通过监测设备群的噪声数据，结合对应设备运行数据和状态参数，基于机器学习算法实时训练设备状态模型，监测设备状态，当设备状态模型偏离健康模型时，触发预警，可辅助系统故障快速定位，可缩短故障修复时间，进而避免重大设备故障、设备事故的发生。