一种基于数字孪生模型的设备故障预测方法和装置

本申请涉及一种基于数字孪生模型的设备故障预测方法和装置。所述方法包括：在设备监测孪生模型未能检测到设备故障时，首先获取设备的运行状态、温度和负载循环数据。将运行状态数据代入固定故障和使用故障计算模型，得到相应的固定故障数据和使用故障数据。随后，根据温度数据修正固定故障数据，得到温度修正后的固定故障数据；根据负载循环数据修正使用故障数据，得到负载修正后的使用故障数据。接着，结合温度修正的固定故障数据和负载修正的使用故障数据，计算设备在使用时间轴上的失效数据，进而得到设备的失效曲线。最后，从失效曲线中提取满足预设失效条件的数据点，作为设备故障预测信息，能够有效提高设备故障的预测中实时性和精准性。