一种自然能提水设备的智能维护方法及系统

本发明公开了一种自然能提水设备的智能维护方法及系统，方法包括以下步骤：S1.采集设备和环境的关键数据，并利用边缘计算对关键数据进行预处理，得到预处理后数据；S2.构建逻辑回归模型，利用逻辑回归模型对预处理后数据进行分析，得到设备的故障判断结果；S3.对故障判断结果进行标准化处理，并利用深度神经网络识别故障类型和故障源，利用ARIMA模型预测设备的关键部件的剩余寿命；S4.分析故障类型和剩余寿命，生成运行优化结果和维护建议，并基于运行优化结果调整设备的运行状态、基于维护建议对设备进行维护。本发明在采集完设备运行状态和环境状态数据之后，对采集完的数据进行贝叶斯估计，提高对异常事件的概率预测。