基于数字工厂的设备实时监控与故障预测方法及系统

本发明涉及数字工厂技术领域，公开了一种基于数字工厂的设备实时监控与故障预测方法及系统。所述方法包括：对数字工厂中多模态传感器采集的设备运行数据进行迭代过滤插值处理，得到平滑时序数据，并基于平滑时序数据构建多模态特征矩阵；将多模态特征矩阵输入联合训练广义Siamese‑like广泛学习网络进行模型训练，得到设备状态监控模型；基于设备状态监控模型执行系统级状态评估与子系统级故障预测计算，生成设备运行和维护策略；根据设备运行和维护策略生成故障风险热图并构建数字孪生可视化系统，输出设备维护调度方案，本发明平衡了生产效率与设备健康管理，实现了维护计划与生产计划的协同优化。