基于大数据的机电设备维护预测系统

本发明公开了基于大数据的机电设备维护预测系统，涉及机电设备维护技术领域，收集历史数据集，建立故障时间预测模型，获取故障时间点和正常状态对应的历史数据，输出为第一参数信号，建立优化目标函数和约束条件，计算未来时间步长和控制输入参数，输出为第二参数信号，第一参数信号和第二参数信号发送至控制端，对机电设备进行预警和调控，本发明根据历史数据量的不同，适应性地选择故障预测方法，对于数据丰富的设备，通过前向‑后向算法建立故障时间预测模型，实现精准预测，对于数据不足的设备，基于动力学模型的趋势预测，推测潜在故障趋势，实现了多种数据量设备的协同维护预测，有效提升了不同数据规模下设备的故障预测精度和适应性。