基于大数据的煤矿设备故障预测系统及方法

本发明涉及设备故障预测技术领域，具体涉及基于大数据的煤矿设备故障预测系统及方法，包括以下步骤：采集设备表面的生物膜厚度，同步采集设备振动加速度及环境硫化氢浓度，构建腐蚀多模态数据集；对所述腐蚀多模态数据集进行电化学噪声分离，构建腐蚀活性指纹谱；解耦出机械振动与微生物腐蚀的耦合效应，生成腐蚀‑疲劳损伤关联图谱；基于腐蚀‑疲劳损伤关联图谱构建双通道寿命预测模型，设置预警机制。本发明通过小波包分解和小波熵分析精确提取微生物腐蚀特征电流，并采用图注意力网络建立腐蚀‑振动异构图，实现腐蚀诱导的结构振动增强效应解析，相较于传统基于单一信号的预测方法，有效克服局部腐蚀影响范围有限、振动响应不稳定等问题。