一种用于数字化工厂的设备故障检测数据分析方法及系统

本发明公开了一种用于数字化工厂的设备故障检测数据分析方法及系统，包括S1：使用高精度时钟同步技术同步采集设备的综合维护数据；S2：将设备的位置数据作为图节点，设备之间的功能关联数据和交互数据作为图的边构建图神经网络，并基于图神经网络构建设备关联模型，将设备的状态数据作为设备关联模型输入，输出状态关联因子；S3：将综合维护数据与状态关联因子作为强化学习智能体状态输入，并采用Q学习算法训练智能体，将实时状态数据输入至智能体中，输出状态分数，并设定异常状态阈值，当状态分数低于异常状态阈值时，标记对应的实时数据为异常，针对设备运行状态复杂多变的情况，本方法可以减少不必要的停机和维护。