一种基于深度学习的设备故障预测方法及其系统

本发明提供了一种基于深度学习的设备故障预测方法及其系统，涉及计算机技术领域，包括：获取第一信息、第二信息和第三信息；根据第三信息对设备的历史动态运行特性进行提取，得到运行状态特征矩阵；根据第二信息进行图构建处理，分别构建得到结构图、布线特性图和控制逻辑图；根据运行状态特征矩阵、结构图、布线特性图和控制逻辑图进行融合处理，得到综合图结构；根据综合图结构，利用深度学习算法构建得到故障预测模型；将第一信息输入至故障预测模型得到预测结果。本发明通过对历史运行数据的时间序列分段提取时间域、频域和时频域特征，结合设备结构、信号布线特性和控制逻辑，构建多维综合图结构，充分挖掘设备内部特性及其关联关系。