一种大型压缩机异常评估方法、装置、介质及设备

本发明公开了一种大型压缩机异常评估方法、装置、介质及设备。该方法包括：进行数据采集与预处理；构建数字孪生模型；基于ARIMA模型进行时间序列建模，并对压缩机运行状态进行数据分析和异常检测；对检测到的设备异常进行分级评估，并生成预警报告。该方法不仅能够对大型压缩机的当前状态进行监测，还能够预测设备未来的运行趋势，以便于提前发现可能出现的异常，且能够提前识别设备可能的异常类型和发生时间，为潜在的故障提供预警，使得操作人员可以在问题发生前采取必要的修复或预防措施，从而有效减少设备停机时间和维护成本，还大幅提升了设备运行的安全性和稳定。