一种基于大数据分析的井下设备故障预警与诊断方法

本发明涉及一种基于大数据分析的井下设备故障预警与诊断方法，适用于矿山等地下作业场景中的设备运行状态监测与智能诊断。该方法包括：采集设备运行状态、环境参数和操作行为等多源数据并进行预处理；提取多种信号特征并融合构建统一特征向量；利用残差自编码器模型进行健康建模，生成健康指标；通过聚类分析与贝叶斯推理动态设定预警阈值，实现异常识别；当预警触发后，采用融合判别模型进行故障类型识别；基于设备故障知识图谱进行因果推理和维护建议生成；结合运维反馈信息对模型持续优化，构建闭环诊断机制。该方法具备识别精度高、响应速度快、结果可解释及模型可持续优化的特点。