基于智能设备健康度分析的设备故障预测方法

本申请涉及智能设备的健康监测与故障预测技术，尤其是涉及一种基于智能设备健康度分析的设备故障预测方法。该方法通过在智能设备内嵌入多种传感器，持续收集设备运行状态的数据，并通过边缘计算节点进行初步处理和异常值剔除。处理后的数据传输至云端服务器，利用深度神经网络、贝叶斯分类器和支持向量机等机器学习模型分析设备健康度趋势，识别潜在故障模式。根据分析结果，智能生成故障预测报告，并通过运维管理系统通知运维团队采取措施。此外，系统还包括历史故障数据库、评分体系和在线评审小组等功能模块，确保预测的准确性和可靠性，提高了设备维护效率和安全性。