基于数字孪生的工业互联网设备故障预测方法及系统

本申请公开了基于数字孪生的工业互联网设备故障预测方法及系统，属于工业互联网领域，本申请获取与工业物联网异常行为相关的场景设备的运行数据和数据量处理数据进行设备故障初级预测，然后基于初级预测故障设备的运行数据和设备故障初级预测进行故障设备的最终预测，最后将最终预测得到的故障设备信息在数字孪生模型上显示，并提醒维护人员进行设备的维护，基于数字孪生模型对故障发生前的异常行为进行准确判断，在对异常行为分析过程中，通过设备与行为之间的参数关联程度和时空关联性综合对导致异常行为的设备进行查找，提高了故障设备的查找效率，进一步提高了工业互联网场景的安全性。