基于大数据的远程设备状态诊断与维护优化方法及系统

本发明公开了一种基于大数据的远程设备状态诊断与维护优化方法及系统。该方法通过分布式传感器采集设备运行参数，对数据进行标准化预处理后，采用K‑SVD算法构建优化字典并利用追踪算法提取关键特征；设计了双流稀疏感知LSTM模型，其主流分支处理稀疏表示的时序变化规律，辅助流分支分析字典基向量的使用模式，通过改进的门控结构增强了对稀疏数据的处理能力；采用滑动窗口机制和自回归运算实现设备状态的诊断与预测，根据结果触发相应的维护指令。本发明通过创新的双流架构和改进的门控机制显著提升了设备状态监测的准确度，同时依托边缘节点的数据压缩和分级传输策略实现了高效实时的状态诊断，为工业设备的智能化维护决策提供了可靠的技术支撑。