基于多模数据分析的预装式设备舱故障预测方法

本申请涉及设备故障预测领域，公开了基于多模数据分析的预装式设备舱故障预测方法，包括以下步骤：在预装式设备舱内安装多种传感器，所述多种传感器包括温湿度传感器、气体浓度传感器、振动传感器和电气量传感器，多种传感器用于采集设备舱内的环境数据和设备状态数据；基于环境数据和设备状态数据进行数据预处理，所述数据预处理包括数据清洗、标准化处理以及缺失值填补；通过加权融合方法，将多种传感器的多模数据进行融合，生成统一的设备状态特征数据。本发明通过多模数据融合、深度学习模型和综合健康评分，实现了设备故障的早期精准预测，提高了故障预警的准确性和响应速度，优化了设备运维效率。