智能消防设备故障预测方法

本发明公开了一种智能消防设备故障预测方法，属于消防设备智能维护技术领域。该方法通过多源传感器动态采集压力、电气波形及环境数据，采用双向LSTM与多尺度卷积网络并行提取时空特征，利用跨模态注意力机制实现特征融合；基于梯度提升决策树模型输出故障概率，结合贝叶斯回归预测剩余使用寿命；通过健康度动态评分系统控制固件升级权限，采用AES‑256‑CBC加密与SM3签名验证保障升级安全；基于改进型遗传算法生成最优维护路径，实时调度引擎响应突发故障。测试表明，本发明故障预警准确率达93.1％，维护成本降低45％，升级失败阻断率100％，显著提升消防设备运维的智能化水平与可靠性。