基于大数据的设备运行趋势预测方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种大数据的设备运行趋势预测方法、系统、设备及介质，方法包括：获取实时采集的设备运行数据；对获取的数据进行清洗、降维和特征提取，得到预处理后的数据；利用长短期记忆网络模型对预处理后的数据进行设备未来运行趋势预测，得到趋势预测结果；采用故障诊断模型实时判断设备的运行状态，当检测到异常时，发出预警信号；根据趋势预测结果生成设备健康评分；可视化展示设备的实时状态、趋势预测结果和健康评分。该方法提高了故障预测准确性，减少设备停机时间。采用故障诊断模型进行实时识别设备异常状态，对异常状态发出预警，实现了故障预警的自动化。提升了设备运行数据的利用效率，实现了设备管理的高效和智能化。