基于工业互联网的设备故障预测方法、装置及存储介质

本申请公开了一种基于工业互联网的设备故障预测方法、装置及存储介质，涉及工业互联网技术领域，包括：实时采集设备的目标运行数据；对目标运行数据进行预处理和异常信号识别，得到识别结果，能够及时发现潜在的故障隐患，有效预防由于未及时发现的小问题引发的重大事故，从而增强设备的整体可靠性和稳定性；在识别结果为检测到异常信号时，基于混合模型与知识图谱对异常信号的故障类型及转移路径进行预测，得到预测结果，可以更准确地预测异常信号所对应的故障类型及其可能的发展路径；基于预测结果生成控制指令反馈至设备端。相较于传统单一模型的诊断方式，能够提供更加精确、全面的故障信息，有助于快速制定针对性的维修策略，减少停机时间。