一种基于大数据的工业设备状态监测与故障预警方法及系统

本发明涉及工业设备监测技术领域，且公开了一种基于大数据的工业设备状态监测与故障预警方法及系统，所述系统包括：数据采集与融合模块、智能诊断模块和预警执行模块；通过时空特征融合引擎创新设计，解决振动、温度、电流等信号的时空失配问题，长短期记忆网络捕捉毫秒级振动信号的动态特性，图卷积网络建模设备空间拓扑关系，实现多物理量数据的跨尺度对齐，突破传统方法中物理意义隔离的局限，提升复合故障识别能力，释放声发射等非结构化数据的诊断价值，通过动态阈值算法构建全生命周期自适应机制，灵敏度系数智能调节工况波动容限，形成随运行时间持续优化的预警模型，改变静态阈值的僵化缺陷，建立准确的智能预警体系。