一种基于数字化的电池回收设备的故障预测方法

本发明涉及设备故障预测技术领域，且公开了一种基于数字化的电池回收设备的故障预测方法。该方法通过实时收集和云端存储电池回收设备的多维数据，对设备的运行状态进行全面监测，确保数据的充分性和及时性，在数据预处理阶段，通过去噪、填补缺失值和标准化处理，生成高质量的预处理数据集，为后续的特征计算和模型建立提供数据基础，计算出的电池健康状态特征值、剩余电量特征值、充放电效率等关键指标，使得设备的健康状况得到全面评估，基于特征集和历史故障数据建立的数学模型，能够实现对电池回收设备的实时故障风险评估，及时输出预测结果，识别潜在故障风险，提高了电池回收设备的运行效率，减少了因设备故障停机而造成的损失。